Chapter 3 Grundlagen
Der Beitrag wurde das letzte mal am 04 November, 2021 editiert
Im folgenden lernen wir mehr zu Datentypen in R und welche Rolle sie spielen. Ganz grundlegend lassen sich verschiedene Strukturen unterscheiden Zusammenfassung:
Figure 3.1: Grundlegende Datenstruktur
- Quantitative Variablen sind nummerisch und können gemessen werden
- Diskret zählbar mit einer finiten Anzahl an Möglichkeiten
- Anzahl Kinder einer Familie
- Studenten in einem Klassenzimmer
- Brötchen in einer Tüte
- Kontinuierlich nicht-zählbar mit einer infiniten Anzahl an Möglichkeiten
- Alter (e.g. ein 28-jähriger Mann kann spezifischer ausgedrückt 28 Jahre, 7 Monate, 16 Tage, 3 Stunden, 4 Minuten, 5 Sekunden, 31 Milisekunden, … alt sein. Alle Messungen stoppen per Konvention bei einem gewissen Level an Präzision, was uns aber nicht stoppen muss höherauflösend zu messen. Dies bedingt das unser Messwert eine infinite Anzahl an Möglichkeiten aufweisen kann.
- Gewicht
- Größe
- Diskret zählbar mit einer finiten Anzahl an Möglichkeiten
- Qualitative Variable oder kategorische Variable (factor in R) sind nicht-numerisch und die Werte passen in eine Kategorie
- Nominal keine Hierarchie oder Ordnung in den Werten (e.g. Geschlecht (männlich/weiblich) hat keine interne Struktur
- Ordinal hat eine interne Ordnung (e.g. Gesundheitsstatus differenziert nach schlecht/mäßig/gut/hervorragend)
Figure 3.2: Illustration von Allison Horst
Figure 3.3: Illustration von Allison Horst