Samenvatting volledig script voor statistiek A

PDF-principe

#Packages laden

library(car)

library(moments)

#R-bestand inladen

load(file.choose())

#csv-bestand inladen

Naam <- read.csv2(file.choose())

#Functies inladen

source(file.choose())

#handmatige methode voor pakketten inladen => aanklikken

#handmatige methode R-bestand inladen => file → open file

#handmatige methode CSV-Data inladen => import Dataset → From tekst (base) → (settings ok?) → import

#handmatige methode functies inladen => file → open file → source


Data aanmaken

#Vector + variabele maken

Naam <- c("Amy", "Marlies", "Adinda")

#aanmaken nieuwe variabele en toevoegen aan Dataframe volgnummers 1 tot 5000

Data$Variabele <- seq(1,500)

#Variabele uit Dataframe selecteren

Data$Variabele

#bestaande Dataframe bewerken

fix(Data)

#Dataframe maken van losse vectoren

Data <- Data.frame(Variabele, ID, Leeftijd, Voornaam, Werkstudent, Namen)

#Herhalingen maken van gegevens bv. 1,1,1,2,2? Met opmerkingen [CD1]: Samenvatting p15

Naam <- c(rep(1,3),rep(2,2))

OF Naam <- rep(c(1,2),c(3,2))

#reeks cijfers

Naam <- rep(1:10)

#Reeks opeenvolgende cijfers maken bv. 1,2,3,4,5 in stappen van 0.5

seq(1,5,0.5) seq( a,b,c) met a = beginwaarde, b = eindwaarde, c = eventuele stapgrootte

#Deel van Databestand nemen

Data(1:10,c(9,15,16)) rij 1 tot en met 10 kolom 9, 15, 16

, #Kenmerken bekijken (levels, class) checken of factor geordend is

attributes( )

Factor versus numeriek

#checken of de variabele een factor/numeriek is

is.factor(Data$Variabele)

is.numeric(Data$Variabele)

#wijziging variabele in factor

Data$Variabele.f <- as.factor(Data$Variabele)

#wijziging variabele in numerieke

Data$Variabele.f <- as.numeric(Data$Variabele)




Hercoderen

#voor hercoderen: al juist?

table(Data$Variabele)

#hercodeer je een (factor) variabele (en toevoegt aan het Databestand)

Data$Variabele.f <- recode(Data$Variabele, "1='Vlaanderen';2='Nederland'", as.factor = T) Met opmerkingen [CD2]: " 'A'='hoog' ; 'B'='laag' "

#hercodeer je een variabele, maak je een ordening in de volgorde (bij factor) Met opmerkingen [CD3R2]: " T='waar' ; F = 'niet waar' "
Met opmerkingen [CD4R2]: " lo:6 = '0' ; 6:hi = '1' "
Data$Variabele.f <- recode(Data$Variabele, "0:6='Goed'; 6:10='Zeer goed'", as.factor=T)
Met opmerkingen [CD5]: Element 0 tot 6 noemen we
#Na hercoderen nakijken of juist gehercodeerd is!!! goed
Met opmerkingen [CD6R5]: Ondergrens zit er niet bij,
table(Data$Variabele,Data$Variabele.f) bovengrens wel

is.factor(Data$Variabele) #true?

#Nakijken ordening (en aanpassen)

levels(Data$Variabele.f)

Data$Variabele.fo <- factor(Data$Variabele.f, ordered = T, levels = c('Goed','Zeer goed')) Met opmerkingen [CD7]: Hier volgorde plaatsen die je
wilt


VERSCHILLENDE SOORTEN VOORSTELLINGEN
#absolute frequentie opvragen

table(Data$Variabele)

#Relatieve frequentie opvragen en omzetten in procent

prop.table(table(Data$Variabele))*100

#Frequentietabel opvragen

freqtabel(Data$Variabele)