Samenvatting Formules R-studio Statistiek 2 (2de bachelor pedagogische wetenschappen)

Formularium voor R studio
R Studio basics
 * = maal
 ^ = macht
 / = delen
 Sqrt(…) = vierkantswortel
 + en - = plus en min

Hoofdstuk 1
 Naam vector <- c(… , … ,) = vector creëren
 Mean( naam vector ) = gemiddelde
 Min( naam vector ) en Max( naam vector ) = minimum en maximum
 Length( naam vector ) = aantal dingen in een vector
 Median( naam vector ) = mediaan
 Naam vector[…] = rij aanvragen (bv mydata$geslacht[4])
 “…” in een vector = nominale waarden (bv “roker”) = string
 Naam <- factor( c( waarde, waarde, …)) = alternatief voor aanhalingstekens in vector
 Naam <- factor( c( waarde, waarde, …), levels = c( waarden in juiste volgorde), ordered =
TRUE) = aantonen dat het ordinaal is en rangschikking geven
 Naam string == “…” = juist of fout melding (checken hoe het noemt)
 Naam <- data.frame( vector 1, vector 2, …) = aanmaken dataframe ahv vectoren/strings
 Naamdataframe$naam var = kolom aanvragen (bv mydata$geslacht)
 Naamdataframe[hoeveelste rij je wilt] = rij opvragen
 Naamdataframe[2,1] = de waarde van PERS 2 (rij) voor VAR 1 (kolom)
 Dim(naamdataframe) = aantal personen en variabelen
 Write.csv(mydata, file = “mijdata”, row.names = FALSE) = frame opslaan
 Read.csv(file = “mydata.csv”) = opgeslagen data terug gebruiken
 Names(…) = namen variabelen
 Head(…) = eerste 6 waarden
 Tail(…) = laatste 6 waarden
 Nchar(…) = hoeveelheid nummers
 Paste (… , …) = inhoud van genoemde strings
 [… : …] = waarden van … tot …
 == = een conditie
 Getwd(…) = opvragen in welke map een data frame zit
 Str(…) = geeft variabelen met enkele waarden

, Hoofdstuk 2
 Table( bepaalde variabele of dataframe) = frequentieverdeling opmaken (bv
table(mydata$opleiding) -> kan ook bivariaat, dan 2 vars met komma
 Table( bepaalde var)/dim( dataframe[rij van var]) = relatieve frequantieverdeling opmaken,
dus frequenties delen door aantal van de var
 Prop.table( table( bepaalde var)) = relatieve frequentieverdeling opmaken
 Pie(x = c(… , … , …), labels = c(“…”, “…”, “…”)) = cirkeldiagram aanmaken met frequenties en
namen; Pie(table(….)) kan ook
 Barplot(table(…)) = lijndiagram aanmaken (discrete variabelen)
 Boxplot(…$...) = boxplot creëren van bepaalde variabele
 Hist(x = bepaalde var) = histogram aanmaken (ratio of interval niveau)
 Hist(x = …, breaks = …) = histogram aanmaken en aantal klassen kiezen
 Plot(x = var ,y = var) = spreidingsdiagram aanmaken
 As.numeric(…) = een ordinale ofzo reeks numeriek maken (bv scores motivatie)
 Var(bepaalde var) = variantie (spreiding, slecht interpreteerbaar)
 Sd(…) = standaarddeviatie (vierkantswortel van variantie, slecht interpreteerbaar)
 Max( bepaalde var) – min( zelfde var) = variatiebreedte
 IQR( bepaalde var) = interkwartielafstand
 Cov(… , …) = covariantie van 2 variabelen
 Cor(… , …) = correlatiecoëfficiënt van 2 variabelen (lineair verband)
 Cor(… , …, method = “kendall”) = correlatiecoëfficiënt van Kendall voor 2 variabelen, hierbij
gaat het niet persé over een lineair verband
 Lm(formula = y-as naam~x-as naam) = illustreren van regressielijn

Hoofdstuk 3
 Pnorm(q = … , mean = … , sd = …) = kans berekenen dat x < q waarde (linkerkant verdeling)
-> voor rechterkant toevoegen ‘lower.tail=FALSE’ op einde
 Qnorm(p = … . mean = … , sd = …) = waarde berekenen vanaf waar p% eronder ligt
 Pt(q = … , df = …) = kans berekenen dat x < q waarde met df vrijheidsgraden (t-verdeling)
 Qt(p = … , df = …) = waarde berekenen vanaf waar p% eronder ligt met df vrijheidsgraden
 Pf(q = … , df1 = … , df2 = …) = kans berekenen dat x < q waarde met df vrijheidsgraden (f-
verdeling)
 Qf(p = … , df1 = … , df2 = …) = waarde berekenen vanaf waar p% eronder ligt met df
vrijheidsgraden

Hoofdstuk 6