Funktionen

Funktionen

Auf dieser Seite werden Ihnen einzelne Funktionen zu Ihrer Verwendung zum Download angeboten.
Die Entwicklungssprache ist deutsch. Auf klar interpretierbare Ergebnisse/Aussagen für den Praktiker wird geachtet.
Hinweise zum Download finden Sie unten! Für die einwandfreie “Funktion” der Funktionen und für die Korrektheit der Ergebnisse wird keine Haftung übernommen!

Übersicht der Funktionen:

Thema

Bezeichnung/Datei

Beschreibung

 

ANOVA
Varianzanalyse

 

(Multivariate Daten)

anova_faes

 

 

Beispieldateien:

Einfaktorielle ANOVA:
Einf_ANOVA_Daten

Zweifaktorielle ANOVA:
Zweif_ANOVA_Daten
 

Siehe www.faes.de -> Varianzanalyse

"anova_faes" <- function(x,
                                               P = 0.95,
                                               zweif = FALSE,
                                               n.i = 1,
                                               n.j = 1,
                                               erweitert = FALSE)

P ist die Wahrscheinlichkeit auf der die Aussage getroffen werden soll.         
Wird keine Angabe gemacht, wird die Wahrscheinlichkeit mit 0.95 (95%) angenommen.
Mit dieser Funktion kann eine Ein- oder Zweifaktorielle Varianzanalyse durchgeführt werden. Wird das Argument zweif = TRUE gesetzt wird von einer Zweifaktoriellen  
Varianzanalyse ausgegangen. Dann müssen auch die Argumente n.i und n.j gesetzt werden. Siehe dazu Varianzanalyse -> Abbildung 15.           
Wird im Rahmen der Zweifaktoriellen ANOVA das Argument erweitert = TRUE gesetzt,  werden weitere "Zwischenergebnisse" zur Information ausgegeben.   
Die Resultate werden als Text ausgegeben, ein Funktionsergebnis über return() wird nicht zur Verfügung gestellt.
Möchten Sie Ihre eigenen Daten mit dieser Funktion analysieren, beachten Sie den Aufbau der Datei an den  Beispieldaten Einfaktorielle Daten (Varianzanalyse -> Abbildung 5) und Zweifaktorielle Daten (Varianzanalyse -> Abbildung 10).

Eine Beispielanwendung finden Sie hier...!
 

 

Einfaktorielle Daten:

Einfaktorielle_Daten

Zweifaktorielle Daten:

Zweifaktorielle_Daten

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Faktorenanalyse

 

(Multivariate Daten)

Faktorenanalyse_2

Siehe www.faes.de -> Faktorenanalyse

"faktorenanalyse" <- function(x,
                                                      labelsp = FALSE,
                                                      nFaktoren = 0,
                                                      info = FALSE,
                                                     grafik = FALSE,
                                                     test = "Bartlett",
                                                     rotation = "varimax",
                                                     ...)

Beinhaltet die Datenmatrix als 1. Spalte eine Labelspalte, ist labelsp = T zusetzen. Ist mit fehlenden Werten zu rechnen, wir die Berechnung abgebrochen.
Werden keine Angaben zu der erwarteten Anzahl Faktoren gemacht, werden sie über das Kaiser-Kriterium ermittelt (nFaktoren).
Die intern verwendete Funktion factanal() wird mit socres und rotation vorbelegt. Sie kann darüber hinaus mit den möglichen Argumenten "versorgt" werden.
Wird info = T gesetzt, wird die Korrelationsmatrix, die Eigenwerte, Anzahl der Faktoren und die Z-Matrix zur Info ausgeben.
Die grafische Darstellung der Faktorenwerte wird mit grafik = T durchgeführt.

Die Entwicklung der Vorgängerversion wird in Einführung in R, Kapitel Beispiel Faktorenanalyse  inklusive Beispiel dargelegt.

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Kontingenzanalyse
(Kreuz- oder Kontingenztabelle)

Neue Version: 1.5!

(Multivariate Daten)

Kontingenzanalyse

(Beispieldatensatz)

Siehe www.faes.de -> Kreuz- und Kontingenztabelle

"kontingenz" <- function(x, P = 0.95, info = TRUE, Bezeichnung = " ", ...)

Ab Version 1.5 kann auch das R-Objekt "table" an die Funktion übergeben werden. Zu diesem Objekt wird dann auch ein Bar-Plot, wenn info = TRUE ist, ausgegeben. Durch das ...-Punkte-Argument können z. B. weitere Grafikinformationen (Titel, ...) dem Funktionsaufruf mitgegeben werden.

In der übergebenen Datenmatrix muss die 1. Spalte die Merkmalbeschreibung enthalten sein. Diese Spalte wird nicht im Objekt das der Funktion chisq.test übergeben wird, abgelegt.

Die Wahrscheinlichkeit P wird mit 95% vorgegeben und dient nur zum "Einordnen" des Chi-Quadrat-Wertes. Ist eine Info-Ausgabe!
Als Voreinstellung ist info auf TRUE eingestellt, sodass weitere Informationen ausgegeben werden.

Der Beispieldatensatz:

 

Ausbildung

Kurz

Mittel

Lang

1

Keine

52

89

123

2

Berufsausbildung

46

35

23

3

Berufsspez  Weiterbildung

25

15

13

4

Hochschule

26

10

5

> kontingenz(Daten)

                 Kontingenzanalyse des Datensatzes:  xxxxx
 
Chquadrat-Prüfgröße:  57.28007
Freiheitsgrad:  6
Vergleichswert der Chiquadratverteilung mit P 95 %:  12.59159
p-value:  1.603292e-10
 
Anzahl Beobachtungen in der Matrix:  462
Kontingenzkoeffizient:  0.3321245
M (zur Berechnung von K max):  3
K max:  0.8164966
 
Korrigierter Kontingenzkoeffizient:  0.4067678

 

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Lorenzkurve

 

(Univariate Daten)

Lorenz

Siehe www.faes.de -> Lexikon -> Lorenzkurve

"Lorenz" <- function(x,
                                  grafik = TRUE,
                                  ...)

Der übergebene Datensatz muss folgende Form haben (siehe Beispieldaten):
         "Unternehmen";"Umsatz"
          "A";20
          "B";50
           "C";15
           "D";15
           "E";20
Die Überschrift in der 1. Zeile ist natürlich, bis auf die Form, frei wählbar. Die Lorenzkurve wird durch grafik = TRUE ausgegeben. Weitere Grafikparameter können durch das ...-Argument übergeben werden.
Die Ausgabe beinhaltet die Anteile der Merkmalsträger, die Grafik (s. o.) und den Gini-Koeffizient.

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Normalverteilung (Schiefe, Wölbung,
5-Punkte- -Zusammen-fassung,
Kolmogorov- Smirnov-Test)

Normalverteilung
(Version 3.0, 30.04.2017)

Beispieldatensatz: Sollwert_95.csv

Siehe www.faes.de -> Abweichung von der Normalverteilung

"normalv" <- function(x,
               grafik = TRUE,
               s_typ = 3,
               w_typ = 3,
               K_S.Test.Art = "two.sided",
               Grafiktitel = "")

Der Datensatz x wird als Vektor der Funktion übergeben. Dieser wird auf fehlende Werte überprüft und deren Vorhandensein berücksichtigt.
Die Argumentes_typ und w_typ sind Parameter zur Schätzung der Schiefe (s) und der Wölbung (w) der zugehörigen Funktionen des Paketes e1071.
Es wird die Schiefe, Wölbung, die 5-Punkte-Zusammenfassung ausgegeben und die Güte der Normalverteilung über den Shapiro- und den Kolmogorov-Smirnov-Test geschätzt:

> normalv(x, Grafiktitel = "Test")

                   Kennzahlen zur Normalverteilung
 
      Anzahl der übergebenen Werte:  1000
                        Mittelwert:  1.001808
                Standardabweichung:  0.0510388
 
          5-Punkte-Zusammenfassung:
                    Kleinster Wert:  0.8212
                       1. Quantile:  0.9668
                            Median:  1.001
                       3. Quantile:  1.038
                      Größter Wert:  1.149
 
 Form der Verteilung (Paket e1071): 
                           Schiefe:  0.01850442 , Typ:  3
                           Wölbung:  -0.1206638 , Typ:  3
 
     Shapiro-Wilk-Test-Prüfgröße W:  0.9981296
       Wahrscheinlichkeit (p-Wert):  0.3412195
 
          Kolmogoroff-Smirnov-Test: 
                         Prüfgröße:  0.0287776
       Wahrscheinlichkeit (p-Wert):  0.379039 ( 37.9 %-iges Zutreffen der Normalverteilung)

 

Grafik::

Normalverteilung_V3

 

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Version vom 17.11.2018