02_looking_at_data
"Laut Statistik ist die Ehe, die Hauptursache aller Scheidungen."
Looking at data: Grafische Ansätze mit Statistica
Beispieldatensatz car-data.dat
Ansatz und Unterschiede zu anderen Paketen
- Idee in Statistika
- Grundidee in R
- Vergleich zu anderen Statistikpaketen (SPSS, ...)
- Vergleich zu anderen Grafikpaketen (Gnuplot, Sigmaplot, Tex, ...)
- Excel
Drei Wege zur Grafik in Statistica
- Kontextmenu
- angedockt an Auswertungen
- explizites Grafikmenu
Umgang mit Grafiken, Manipulationsmöglichkeiten
- direkt manipulative Grafiken
- komfortabel im Einzelfall
Beispielhaft ein paar Grafiken
- Boxplot
- Scatterplot
- Mittelwerte mit Fehlerbalken
- 3-D-Plots
Verwendung in anderen Programmen
- copy and paste auf demselben Rechner
- expliziter Export
- Vektorformat vs Pixelformat (PDF vs. JPEG)
Tipps für nicht verzerrende Grafiken und Sondergrafiken
- Unterbrochene Linien um Verzerrungen zu vermeiden
- Bag-Plot (2d-Plots) zur zweidimensionalen Verteilung mit z.B. 50% Bereich und Ausreißern
vgl VL bivariater Boxplot
Automatisierung
- nur über VB
Aufgaben
Benutzen Sie den Datensatz stud-dat-clean-ansi.txt als Datenbasis.
- fertigen Sie für ein paar Variablen Ihrer Wahl deskriptive Grafiken ihrer Wahl an
- machen Sie sich einen grafischen Eindruck über die Normalverteilung erfahrungsgemäß normalverteilter Variablen (Größe, Gewicht, ...)
- machen Sie sich einen grafischen Eindruck über die Retest-Stabilität von ausgewählten State oder Trait-Variablen
- visualisieren Sie einen eventuellen Geschlechtsunterschied im Gewicht bzw. in der Größe
- Erstellen Sie eine vergleichende Grafik des eigenen IQ mit dem geschätzten IQ Göttingens und zwar getrennt für die Geschlechter (Mittelwerte mit Standard-Error als Streuungsbalken).
- Ermitteln Sie die STAI State und Trait Skalenwerte und erstellen Sie geeignete Grafiken, um die zeitliche Entwicklung der Skalen getrennt nach Geschlecht zu visualisieren.