Zusammenfassung
Datensätze sind eine flexible Struktur, die alle in einer empirischen Erhebungssituation typischerweise anfallenden Daten vereinen kann. Sie erlauben es dabei, Variablen unterschiedlichen Datentyps und auch unterschiedlicher Klasse miteinander zu kombinieren. Das folgende Kapitel erläutert Wege, um Teilmengen von Beobachtungen aus Datensätzen auszuwählen und Datensätze zu verändern - etwa zu sortieren, mit anderen Datensätzen zusammenzuführen, zwischen Long- und Wide-Format zu transformieren, oder Werte auf Gruppenebene zu aggregieren.
This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Notes
- 1.
Hervorzuheben sind etwa DAAG (Maindonald & Braun; 2015) und HSAUR3 (Everitt & Hothorn; 2015).
- 2.
Das Paket dplyr (Wickham & Francois; 2015a) enthält spezialisierte Funktionen, die diese Arbeitsschritte systematisieren und besonders bequem durchführbar machen.
- 3.
Da fehlende Werte innerhalb von subset als FALSE behandelt werden, ist es hier nicht notwendig, logische Indizes mit which() in numerische umzuwandeln. Um die Stufen der Faktoren auf die noch tatsächlich vorhandenen Ausprägungen zu reduzieren, ist droplevels( \(\langle\) Datensatz \(\rangle\) ) zu verwenden (vgl. Abschn. 3.5.2).
- 4.
- 5.
Das tidyr Paket (Wickham; 2015b) stellt weitere spezialisierte Möglichkeiten zur Transformation zwischen beiden Organisationsformen bereit.
- 6.
Im Fall zweier Variablen, für die jeweils eine Gruppe von zwei Spalten im Wide-Format vorhanden ist, könnte das Argument also varying=list(c(″DV1_t1″, ″DV1_t2″), c(″DV2_t1″, ″DV2_t2″)) lauten.
- 7.
Das Paket dplyr enthält spezialisierte Funktionen, die diese Arbeitsschritte systematisieren und besonders bequem durchführbar machen.
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding author
Rights and permissions
Copyright information
© 2016 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
About this chapter
Cite this chapter
Wollschläger, D. (2016). Datensätze. In: R kompakt. Springer-Lehrbuch. Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-49102-7_4
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-49102-7_4
Published:
Publisher Name: Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-662-49101-0
Online ISBN: 978-3-662-49102-7
eBook Packages: Life Science and Basic Disciplines (German Language)