Mit dem R-Paket ggstatsplot kann man sehr leicht Gruppenvergleiche mit statistischen Kennzahlen grafisch darstellen. Unterstützt werden Tests für abhängige und unabhängige Stichproben, parametrische und nichtparametrische Tests, robuste Tests sowie Bayes-Verfahren.
Mit dem R-Paket ggstatsplot kann man sehr leicht Gruppenvergleiche mit statistischen Kennzahlen grafisch darstellen. Unterstützt werden Tests für abhängige und unabhängige Stichproben, parametrische und nichtparametrische Tests, robuste Tests sowie Bayes-Verfahren.
Boxplots geben einen schnellen Überblick über Verteilungen. Wie kann man sie informativer gestalten als das Standard-Boxplot? Hier geht es um Ideen mit ggplot2 sowie einigen Erweiterungspaketen. Zum Einstieg in ggplot2 siehe die folgenden Beiträge: ggplot2: Einführung in die drei Basisschichten – Daten, Ästhetiken, Geometrien ggplot2: Die vier fortgeschrittenen Schichten ggplot2 leicht gemacht: Grafiken per Maus … „Wie man Boxplots in R informativer gestaltet (ggplot2 und mehr)“ weiterlesen
Balken- und Säulendiagramme werden immer noch häufig verwendet, um Mittelwertsunterschiede darzustellen – obwohl zumindest in Fachkreisen schon viel Kritik an diesem Diagrammtyp geäußert wurde. Für einen schnellen optischen Eindruck mag es passen – oder auch nicht. Der Mittelwert allein ist nur ein Aspekt einer Verteilung. Hier ein Beispiel: require(ggplot2) ggplot(daten) + aes(x = Geschlecht, y … „Säulendiagramm vs. Punktdiagramm – irreführend vs. informativ?“ weiterlesen
Hier noch ein wunderbarer Beitrag zum Thema Signifikanz von meinem Lieblings-Webcomic xkcd: „Ich bin Dein signifikanter Anderer“. Während er sich nicht klar festlegen möchte, stellt sie anhand eines Boxplots ihre „Ausreißer“-Stellung fest und leitet daraus einen (romantischen) Beziehungsanspruch ab. Soziologen schnalzen beim letzten Bild noch genussvoll mit der Zunge: der signifikante Andere ist ein Fachbegriff aus … „Signifikanz in der Partnerschaft“ weiterlesen
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