Wie angekündigt finden Sie im Folgenden nun nochmal Aufgaben, die sich auf die Tutorials 1 bis 3 beziehen.
Zunächst wollen wir nochmal Übungen mit einem kleinen, ausgedachten Datensatz durchführen. Stellen Sie sich dafür vor, dass Sie im Rahmen Ihres Studiums haben eine Untersuchung mit 10 Studierenden durchgeführt. Dabei haben Sie das Alter (in ganzen Zahlen), das Geschlecht (weiblich, männlich, divers), die deutsche Lieblingsstadt (Berlin, Hamburg, München, Frankfurt, Dresden), sowie die generelle Lebenszufriedenheit, gemessen mit 5 Items, erhoben.
Hier finden Sie die Lösungen zu den Zusatzaufgaben!
Zunächst wollen wir nochmal Übungen mit einem kleinen, ausgedachten Datensatz durchführen. Stellen Sie sich dafür vor, dass Sie im Rahmen Ihres Studiums haben eine Untersuchung mit 10 Studierenden durchgeführt. Dabei haben Sie das Alter (in ganzen Zahlen), das Geschlecht (weiblich, männlich, divers), die deutsche Lieblingsstadt (Berlin, Hamburg, München, Frankfurt, Dresden), sowie die generelle Lebenszufriedenheit, gemessen mit 5 Items, erhoben.
Aufgabe 1 Laden Sie die folgenden 3 Vektoren und den Datensatz in Ihr Environment.
Vorbereitung Lösung Laden Sie zunächst den Datensatz fb22 von der pandar-Website. Alternativ können Sie die fertige R-Daten-Datei hier herunterladen. Beachten Sie in jedem Fall, dass die Ergänzungen im Datensatz vorausgesetzt werden. Die Bedeutung der einzelnen Variablen und ihre Antwortkategorien können Sie dem Dokument Variablenübersicht.docx entnehmen.
Aufgabe 1 Erstellen Sie im Datensatz fb22 die Skalenwerte für die Naturverbundenheit, die mit den Items nr1 bis nr6 gemessen wurde. Keines der Items ist invertiert.
Die Lösungen sind exemplarische Möglichkeiten. In R gibt es immer viele Wege ans Ziel. Wenn Sie einen anderen mit dem korrekten Ergebnis gewählt haben, kann dieser genauso richtig sein wie die hier präsentierten Ansätze.
Vorbereitung Lösung Laden Sie zunächst den Datensatz fb22 von der pandar-Website herunter und dann ein.
load(url('https://pandar.netlify.app/post/fb22.rda')) # Daten laden Die Bedeutung der einzelnen Variablen und ihre Antwortkategorien können Sie dem Dokument variablen.pdf entnehmen.
Verschaffen Sie sich nun einen Überblick über den Datensatz: