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<title>Weitere Tipps</title>
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border-left-color: #ffffff;
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left: -100%;
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// manage active state of menu based on current page
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// active menu anchor
href = window.location.pathname
href = href.substr(href.lastIndexOf('/') + 1)
if (href === "")
href = "index.html";
var menuAnchor = $('a[href="' + href + '"]');
// mark it active
menuAnchor.parent().addClass('active');
// if it's got a parent navbar menu mark it active as well
menuAnchor.closest('li.dropdown').addClass('active');
});
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<!-- tabsets -->
<style type="text/css">
.tabset-dropdown > .nav-tabs {
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.tabset-dropdown > .nav-tabs > li.active:before {
content: "";
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content: "";
border: none;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs.nav-tabs-open:before {
content: "";
font-family: 'Glyphicons Halflings';
display: inline-block;
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border-right: 1px solid #ddd;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li.active {
display: block;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li > a,
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li > a:focus,
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li > a:hover {
border: none;
display: inline-block;
border-radius: 4px;
background-color: transparent;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs.nav-tabs-open > li {
display: block;
float: none;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li {
display: none;
}
</style>
<!-- code folding -->
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#TOC {
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width: 100%;
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/* see https://github.com/w3c/csswg-drafts/issues/4434 */
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padding-left: 30px;
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width: 100%;
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line-height: 20px;
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<ul class="dropdown-menu" role="menu">
<li>
<a href="datr_importexport.html">Import & Export</a>
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<li>
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</li>
<li>
<a href="datr_desplot.html">desplot package</a>
</li>
<li>
<a href="datr_multipledat.html">Loops & Listen</a>
</li>
<li>
<a href="datr_moreadvanced.html">Weitere Tipps</a>
</li>
</ul>
</li>
<li class="dropdown">
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<span class="caret"></span>
</a>
<ul class="dropdown-menu" role="menu">
<li>
<a href="1n_drinks.html">Korrelation & Regression</a>
</li>
<li>
<a href="outlier_vision.html">Ausreisser (Korr & Reg pt.2)</a>
</li>
<li>
<a href="1f_crd.html">1F crd</a>
</li>
<li>
<a href="1f_rcbd.html">1F rcbd</a>
</li>
<li>
<a href="1f_alpha.html">1F alpha</a>
</li>
<li>
<a href="2f_rcbd.html">2F rcbd</a>
</li>
<li>
<a href="2f_splitplot.html">2F split-plot</a>
</li>
<li>
<a href="1f_augmented_blockfixorrandom.html">1F augmented</a>
</li>
<li>
<a href="1f_rcbd_messwdh.html">1F rcbd Messwiederholungen</a>
</li>
<li>
<a href="1f_rcbd_binomial.html">1F rcbd Prozentwerte</a>
</li>
<li>
<a href="1f_latsq_poisson.html">1F lat square Zählwerte</a>
</li>
</ul>
</li>
<li class="dropdown">
<a href="#" class="dropdown-toggle" data-toggle="dropdown" role="button" aria-expanded="false">
Statistik
<span class="caret"></span>
</a>
<ul class="dropdown-menu" role="menu">
<li>
<a href="stat_korrelation.html">Korrelation</a>
</li>
<li>
<a href="stat_regression.html">Regression</a>
</li>
<li>
<a href="appendix_designs.html">Versuchsdesigns</a>
</li>
<li>
<a href="appendix_posthoc.html">ANOVA & Post Hoc</a>
</li>
<li>
<a href="appendix_interaktionen.html">Interaktionen</a>
</li>
<li>
<a href="stat_adjmeans.html">Adj. Mittelwerte</a>
</li>
<li>
<a href="stat_pvalue.html">p-Werte & Signifikanz</a>
</li>
<li>
<a href="stat_gemischtemodelle.html">Gemischte Modelle</a>
</li>
<li>
<a href="appendix_kovarstrukt.html">Kovarianzstrukturen 1</a>
</li>
<li>
<a href="3f_met_regions.html">Kovarianzstrukturen 2</a>
</li>
<li>
<a href="intro_glm_carrot.html">Nicht-Normalverteilte Daten</a>
</li>
<li>
<a href="stat_logisticregression.html">Logistische Regression</a>
</li>
<li>
<a href="appendix_modelrules.html">Modelle aufstellen</a>
</li>
<li>
<a href="stat_samplesize.html">Stichprobenplanung</a>
</li>
</ul>
</li>
<li>
<a href="kontaktseite.html">Kontakt</a>
</li>
</ul>
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<div class="fluid-row" id="header">
<h1 class="title toc-ignore">Weitere Tipps</h1>
</div>
<p>Hier sind weitere, nützliche Tipps, die ich gerne sehr viel früher gewusst hätte.</p>
<div id="dplyr-pipes" class="section level1">
<h1>dplyr pipes %>%</h1>
<p>Manchmal möchte man mehrere Befehle nacheinander auf ein R-Objekt anwenden. Das werden dann entweder mehrere Befehle, die man nacheinander in mehreren Zeilen ausführt oder ein sehr großer, geschachtelter Befehl. Unser Beispieldatensatz ist derselbe wie im <a href="datr_descriptivestats.html">Kapitel zur deskriptiven Statistik</a>:</p>
<div class="row">
<div class="col-md-6">
<pre class="r"><code>head(mtcars) # Erste Zeilen</code></pre>
<pre><code>## mpg hp am cyl
## Mazda RX4 21.0 110 manu 6
## Mazda RX4 Wag 21.0 110 manu 6
## Datsun 710 22.8 93 manu 4
## Hornet 4 Drive 21.4 110 auto 6
## Hornet Sportabout 18.7 175 auto 8
## Valiant 18.1 105 auto 6</code></pre>
</div>
<div class="col-md-6">
<pre class="r"><code>str(mtcars) # Struktur des Datensatzes</code></pre>
<pre><code>## 'data.frame': 32 obs. of 4 variables:
## $ mpg: num 21 21 22.8 21.4 18.7 18.1..
## $ hp : num 110 110 93 110 175 105 24..
## $ am : Factor w/ 2 levels "auto","ma"..
## $ cyl: Factor w/ 3 levels "4","6","8"..</code></pre>
</div>
</div>
<p>Sagen wir, wir wollen nur die Autos, die einen Verbrauch von weniger als 20 <code>mpg</code> haben und 6 oder 8 Zylinder. Außerdem benötigen wir dann lediglich die Spalte mit der <code>hp</code> und wollen diese sortiert nach Größe anzeigen. Dies könnte man z.B. so umsetzen:</p>
<pre class="r"><code>mtcars2 <- subset(mtcars, mpg < 20)
mtcars3 <- subset(mtcars2, cyl != "4")
mtcars4 <- mtcars3$hp
sort(mtcars4)</code></pre>
<pre><code>## [1] 105 123 123 150 150 175 175 175 180 180 180 205 215 230 245 245 264 335</code></pre>
<p>Man könnte es auch in einen einzigen Befehl schachteln:</p>
<pre class="r"><code>sort(subset(subset(mtcars, mpg < 20), cyl != "4")$hp)</code></pre>
<pre><code>## [1] 105 123 123 150 150 175 175 175 180 180 180 205 215 230 245 245 264 335</code></pre>
<p>Der erste Ansatz hat den Vorteil, dass man mehr Kontrolle über die einzelnen Schritte hat - also z.B. einen Zwischenschritt schnell entfernen kann. Der zweite Ansatz nimmt weniger Platz ein.</p>
<p>Die <em>dplyr pipes</em> aus dem <code>dplyr</code> package versuchen das Beste aus beiden Ansätzen zu kombinieren. Anstatt mehrere Funktionen ineinander schachteln zu müssen, kann man sie mit den <code>%>%</code> Operatoren aneinanderknüpfen. Eine detaillierte Einleitung dazu gibt es z.B. <a href="https://seananderson.ca/2014/09/13/dplyr-intro/">hier</a>. Man würde es also wie folgt umsetzen:</p>
<pre class="r"><code>library(dplyr)
mtcars %>%
subset(mpg < 20) %>%
subset(cyl != "4") %>%
pull(hp) %>%
sort</code></pre>
<pre><code>## [1] 105 123 123 150 150 175 175 175 180 180 180 205 215 230 245 245 264 335</code></pre>
<blockquote>
<p>Der Befehle <code>pull()</code> extrahiert eine Spalte aus einem Datensatz direkt in das Format eines Vektors. Will man eine oder mehrere Spalten extrahieren aber weiterhin im Spaltenformat lassen, kann man stattdessen den <code>select()</code> Befehl nutzen.</p>
</blockquote>
<div id="dplyr-vs.-data.table" class="section level2">
<h2>dplyr vs. data.table</h2>
<p>Manch einem mag aufgefallen sein, dass die packages <code>dplyr</code> und <code>data.table</code> in Sachen Datenhandling überlappen, also unterschiedliche Funktionen zum selben Prozess zur Verfügung stellen. Tatsächlich nutze ich of beide Pakete gleichzeitig. Es ist ein wenig Geschmackssache und abhängig von der jeweiligen Aufgabe, welcher Code am besten zum Ziel führt. Eine recht ausführliche Gegenüberstellung der beiden packages gibt es <a href="https://stackoverflow.com/questions/21435339/data-table-vs-dplyr-can-one-do-something-well-the-other-cant-or-does-poorly">hier</a>.</p>
</div>
</div>
<div id="in-funktion" class="section level1">
<h1>%in% Funktion</h1>
<p>Die %in% Funktion kann verschieden Arten nützlich sein. Wenn wir z.B. eine neue Spalte erstellen wollen, die lediglich “TRUE” anzeigt wenn ein Auto 4 oder 6 Zyliner hat, aber “FALSE” wenn es 8 hat, ginge das so:</p>
<div class="row">
<div class="col-md-6">
<pre class="r"><code># ohne %in%
somecars$cyl == "4" | somecars$cyl == "6"</code></pre>
<pre><code>## [1] FALSE TRUE TRUE FALSE</code></pre>
</div>
<div class="col-md-6">
<pre class="r"><code># mit %in%
somecars$cyl %in% c("4", "6")</code></pre>
<pre><code>## [1] FALSE TRUE TRUE FALSE</code></pre>
</div>
</div>
<p>Es ist also klar, dass die %in% mit mehreren Stufen sehr schnell sehr platzsparend wird. Übrigens gibt es m.E. keine %not_in% Funktion, aber man kann sie sich z.B. so selber bauen:</p>
<pre class="r"><code>`%not_in%` <- Negate(`%in%`)</code></pre>
<div class="row">
<div class="col-md-6">
<pre class="r"><code># ohne %not_in%
somecars$cyl != "4" & somecars$cyl != "6"</code></pre>
<pre><code>## [1] TRUE FALSE FALSE TRUE</code></pre>
</div>
<div class="col-md-6">
<pre class="r"><code># mit %not_in%
somecars$cyl %not_in% c("4", "6")</code></pre>
<pre><code>## [1] TRUE FALSE FALSE TRUE</code></pre>
</div>
</div>
</div>
<div id="pivot-artige-häufigkeitsliste" class="section level1">
<h1>Pivot-artige Häufigkeitsliste</h1>
<p>Die <code>table()</code> Funktion im <a href="datr_descriptivestats.html">Kapitel zur deskriptiven Statistik</a> ist zwar nützlich, aber oft brauche ich sie in einem <em>long-format</em>, also mit einer einzigen Spalte aller Anzahlen. Ich hätte die Anzahlen also gerne ähnlich aufbereitet wie man es in Excel mit Pivot-Tabellen kann. Dafür nutze ich folgende Kombination aus <code>dplyr</code> und <code>data.table</code> Befehlen:</p>
<div class="row">
<div class="col-md-6">
<pre class="r"><code># mit einer Spalte
mtcars %>%
select(cyl) %>%
table(exclude=NULL) %>%
data.table %>%
setorder(-N) %>% show</code></pre>
<pre><code>## . N
## 1: 8 14
## 2: 4 11
## 3: 6 7</code></pre>
</div>
<div class="col-md-6">
<pre class="r"><code># mit zwei Spalten
mtcars %>%
select(cyl, am) %>%
table(exclude=NULL) %>%
data.table %>%
setorder(-N) %>% show</code></pre>
<pre><code>## cyl am N
## 1: 8 auto 12
## 2: 4 manu 8
## 3: 6 auto 4
## 4: 4 auto 3
## 5: 6 manu 3
## 6: 8 manu 2</code></pre>
</div>
</div>
</div>
<div id="faktorstufen-ordnen" class="section level1">
<h1>Faktorstufen ordnen</h1>
<p>Spätestens beim Erstellen von Plots mit <code>ggplot()</code> stößt man auf das Problem, dass die Faktorstufen einer Variable, die <code>as.factor</code> definiert ist, anscheinend einer festen Reihenfolge unterliegen, die sich nicht ganz so schnell ändern lässt - zumindest nicht durch z.B. sortieren des Datensatzes.</p>
<p>Man beachte bei diesem Beispiel, dass die Reihenfolge (a, b, c) im Datensatz selbst stimmt und sogar genau so in den <code>as.factor()</code> Befehl eingegeben wurde. Dennoch ordnet R die Stufen automatisch alphabetisch, was man sowohl im plot, als auch mit dem <code>levels()</code> Befehl sehen kann:</p>
<pre class="r"><code>dat <- data.frame(fkt = as.factor(c("a", "c", "b")),
num = c(21, 20, 22))</code></pre>
<div class="row">
<div class="col-md-6">
<pre class="r"><code>dat</code></pre>
<pre><code>## fkt num
## 1 a 21
## 2 c 20
## 3 b 22</code></pre>
<pre class="r"><code>levels(dat$fkt)</code></pre>
<pre><code>## [1] "a" "b" "c"</code></pre>
</div>
<div class="col-md-6">
<pre class="r"><code>ggplot(data=dat, aes(y=num, x=fkt)) +
geom_point(size=3)</code></pre>
<p><img src="datr_moreadvanced_files/figure-html/unnamed-chunk-19-1.png" width="60%" style="display: block; margin: auto;" /></p>
</div>
</div>
<p>Tatsächlich ist die Reihenfolge der Faktorstufen mit im Objekt abgespeichert und meist standardmäßig alphabetisch angeordnet. Es gibt mehrere Möglichkeiten um diese Reihenfolge zu ändern. Ich selbst nutze seit einiger Zeit das <code>forcats</code> package.</p>
<div id="manuell-anordnen" class="section level3">
<h3>Manuell anordnen</h3>
<p>Will man eine manuelle Reihenfolge bestimmen, so geht das mit dem Befehl <code>fct_relevel</code>:</p>
<div class="row">
<div class="col-md-6">
<pre class="r"><code>library(forcats)
dat <- dat %>%
mutate(fkt=fct_relevel(fkt, c("a","c","b")))
levels(dat$fkt)</code></pre>
<pre><code>## [1] "a" "c" "b"</code></pre>
</div>
<div class="col-md-6">
<pre class="r"><code>ggplot(data=dat, aes(y=num, x=fkt)) +
geom_point(size=3, color="olivedrab")</code></pre>
<p><img src="datr_moreadvanced_files/figure-html/unnamed-chunk-21-1.png" width="60%" style="display: block; margin: auto;" /></p>
</div>
</div>
</div>
<div id="nach-einer-anderen-variable-ordnen-lassen" class="section level3">
<h3>Nach einer anderen Variable ordnen lassen</h3>
<p>Will man die Faktorstufen lieber nach z.B. der y-Variable (<code>num</code>) des Plots ordnen, so geht das mit <code>fct_reorder</code>:</p>
<div class="row">
<div class="col-md-6">
<pre class="r"><code>library(forcats)
dat <- dat %>%
mutate(fkt=fct_reorder(fkt, num, .desc=TRUE))
levels(dat$fkt)</code></pre>
<pre><code>## [1] "b" "a" "c"</code></pre>
</div>
<div class="col-md-6">
<pre class="r"><code>ggplot(data=dat, aes(y=num, x=fkt)) +
geom_point(size=3, color="firebrick")</code></pre>
<p><img src="datr_moreadvanced_files/figure-html/unnamed-chunk-23-1.png" width="60%" style="display: block; margin: auto;" /></p>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div id="pacman-package" class="section level1">
<h1>pacman package</h1>
<p>Will man oft viele packages laden und/oder einige davon sogar erst noch installieren, weil man z.B. auf verschiedenen PCs arbeitet, dann bietet sich die <code>p_load</code> Funktion des <code>pacman</code> package an. Es lädt <strong>und installiert, wenn nötig</strong> eine vorgegebene Liste an packages:</p>
<div class="row">
<div class="col-md-6">
<pre class="r"><code># Ohne pacman package:
library(data.table)
library(dplyr)
library(forcats)
library(ggplot2)
library(ggfortify)
library(lme4)
library(lmerTest)</code></pre>
</div>
<div class="col-md-6">
<pre class="r"><code># Mit pacman package:
library(pacman)
p_load(data.table, dplyr, forcats, ggplot2, ggfortify, lme4, lmerTest)</code></pre>
</div>
</div>
</div>
<hr />
<p style="text-align: center;">Bei Fragen kannst du mir gerne schreiben!</p>
<p style="text-align: center;"><span style="color: #808080;"><em>[email protected]</em></span></p>
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</div>
</div>
</div>
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// add bootstrap table styles to pandoc tables
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$('tr.header').parent('thead').parent('table').addClass('table table-condensed');
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bootstrapStylePandocTables();
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<!-- tabsets -->
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