Fernlehrbrief Datenanalyse mit R - Aufgaben FLB II
Jessica Betke
Aufgaben FLB II
Datensatz
Lesen Sie bitte folgenden Datensatz ein!
load(url("http://statistik-beratung.com/daten/PfhDataAufgaben2.RData"))
Dadurch wird ihrem Environment die Variable data hinzugefügt in
der sich die im Folgenden betrachteten Daten befinden.
Aufgabe 1
a) Berechnen Sie den Korrelationkoeffizienten der beiden
Variablen iq.fluid und iq.kristallin.
# F?gen Sie hier den entsprechenden Befehl ein:
cor(data$iq.fluid, data$iq.kristallin)
## [1] 0.1193321
b) Welche Schlüsse können im Allgemeinen aus einem
Korrelationskoeffizienten gezogen werden? Wie ist der
Korrelationskoeffizient zwischen iq.fluid und iq.kristallin zu
interpretieren?
Der Korrelationskoeffizient ist ein Maß für die Stärke des
linearen Zusammenhangs zwischen zwei intervallskalierten
Variablen. Liegt der Korrelationskoeffizients bei +/- 1, liegt ein
perfekt positiver/negativer Zusammenhang zwischen den
Merkmalen vor. Der Korrelationskoeffizient standardisiert die
Kovarianz auf das Intervall [-1, 1]. Ein Koeffizient von 0
bedeutet, dass kein linearer Zusammenhang vorliegt. Hier liegt
ein Korrelationskoeffizient von +0.119 vor, was sehr nahe bei 0
liegt, woraus man schließen kann, dass wahrscheinlich kein
linearer Zusammenhang zwischen fluider und kristalliner
Intelligenz besteht.
c)Testen Sie auf Gleichheit der fluiden Intelligenz (iq.fluid)
zwischen Männern und Frauen. Interpretieren Sie Ihr Ergebnis.
Nehmen Sie hierbei ein Signifikanzniveau von 5% an.
#F?gen Sie hier den entsprechenden Befehl ein:
library(tables)
## Loading required package: Hmisc
## Loading required package: lattice
## Loading required package: survival
## Loading required package: Formula
## Loading required package: ggplot2
##
## Attaching package: 'ggplot2'
## The following objects are masked from 'package:psych':
Jessica Betke
Aufgaben FLB II
Datensatz
Lesen Sie bitte folgenden Datensatz ein!
load(url("http://statistik-beratung.com/daten/PfhDataAufgaben2.RData"))
Dadurch wird ihrem Environment die Variable data hinzugefügt in
der sich die im Folgenden betrachteten Daten befinden.
Aufgabe 1
a) Berechnen Sie den Korrelationkoeffizienten der beiden
Variablen iq.fluid und iq.kristallin.
# F?gen Sie hier den entsprechenden Befehl ein:
cor(data$iq.fluid, data$iq.kristallin)
## [1] 0.1193321
b) Welche Schlüsse können im Allgemeinen aus einem
Korrelationskoeffizienten gezogen werden? Wie ist der
Korrelationskoeffizient zwischen iq.fluid und iq.kristallin zu
interpretieren?
Der Korrelationskoeffizient ist ein Maß für die Stärke des
linearen Zusammenhangs zwischen zwei intervallskalierten
Variablen. Liegt der Korrelationskoeffizients bei +/- 1, liegt ein
perfekt positiver/negativer Zusammenhang zwischen den
Merkmalen vor. Der Korrelationskoeffizient standardisiert die
Kovarianz auf das Intervall [-1, 1]. Ein Koeffizient von 0
bedeutet, dass kein linearer Zusammenhang vorliegt. Hier liegt
ein Korrelationskoeffizient von +0.119 vor, was sehr nahe bei 0
liegt, woraus man schließen kann, dass wahrscheinlich kein
linearer Zusammenhang zwischen fluider und kristalliner
Intelligenz besteht.
c)Testen Sie auf Gleichheit der fluiden Intelligenz (iq.fluid)
zwischen Männern und Frauen. Interpretieren Sie Ihr Ergebnis.
Nehmen Sie hierbei ein Signifikanzniveau von 5% an.
#F?gen Sie hier den entsprechenden Befehl ein:
library(tables)
## Loading required package: Hmisc
## Loading required package: lattice
## Loading required package: survival
## Loading required package: Formula
## Loading required package: ggplot2
##
## Attaching package: 'ggplot2'
## The following objects are masked from 'package:psych':
