Beispiele für Tabellen und Grafiken#
Hier erhalten Sie eine Übersicht über verschiedene Tabellen und grafische Darstellungen in der deskriptiven Statistik. Alles, was hier beschrieben wird, untersuchen wir später noch genauer, siehe dazu:
den Abschnitt über eindimensionale Häufigkeitstabellen und deren Umsetzung und Darstellung in R.
den Abschnitt über mehrdimensionale Häufigkeitstabellen
den Abschnitt zu weiteren graphischen Darstellungsformen
Häufigkeitstabelle (eindimensional)#
Beispiel: Bei einer Party im Märchenwald muss jeder Gast angeben zu welcher Tierart er/sie gehört. Dies ergab die folgende Liste
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# Liste der Tiere
tiere <- c("Fuchs", "Hase", "Eule", "Wolf",
"Eule", "Hase", "Hase", "Fuchs",
"Fuchs", "Eule","Bär","Hase","Hase")
# Häufigkeitstabelle
table(tiere)
tiere
Bär Eule Fuchs Hase Wolf
1 3 3 5 1
Häufigkeitstabelle (zweidimensional)#
Beispiel: Bei einer Party im Märchenwald muss jeder Gast angeben zu welcher Tierart er/sie gehört und welches Lieblingsgetränk er/sie hat. Dies ergab die folgende Listen
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# Liste der Tiere
tiere <- c("Fuchs", "Hase", "Eule", "Wolf",
"Eule", "Hase", "Hase", "Fuchs",
"Fuchs", "Eule","Bär","Hase","Hase")
# Liste der Getränke (in gleicher Reihenfolge)
getraenke <-c("Limo","Milch","Bier","Wasser",
"Limo","Limo","Milch","Bier",
"Wasser","Milch","Limo","Wasser","Bier")
# Häufigkeitstabelle
table(tiere,getraenke)
getraenke
tiere Bier Limo Milch Wasser
Bär 0 1 0 0
Eule 1 1 1 0
Fuchs 1 1 0 1
Hase 1 1 2 1
Wolf 0 0 0 1
Kreisdiagramm#
Beispiel: Mirakolix betreibt im Märchenwald einen Verkaufstand für Zaubertränke. In den Monaten Januar bis März hat er notiert, wie viele Zaubertränke er verkauft hat.
Wir können die unterschiedlichen Verkaufszahlen im Kreisdiagramm darstellen. Dabei ist die Fläche jedes Sektors proportional zur Anzahl der Verkäufe.
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getranke <- data.frame(
Monat = c("Januar", "Februar", "März", "April"),
Verkauf = c(120, 140, 130, 190)
)
pie(getranke$Verkauf,
labels=getranke$Monat,
col=rainbow(length(getranke$Verkauf)),
main="Zaubertrank-Verkäufe")
Dies ist auch in 3D möglich.
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library(plotrix)
pie3D(getranke$Verkauf, labels=getranke$Monat, explode=0.1, main="Zaubertrank-Verkäufe")
Balkendiagramm#
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getranke <- data.frame(
Monat = c("Januar", "Februar", "März", "April"),
Verkauf = c(120, 140, 130, 190)
)
# Balkendiagramm
barplot(getranke$Verkauf, names.arg=getranke$Monat,
col="gold", main="Zaubertrank-Verkäufe", ylab="Monat", xlab="Anzahl", horiz = TRUE)
Säulendiagramm#
Wir tauschen die Achsen, wodurch sich aus dem Balkendiagramm ein Säulendiagramm ergibt.
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# Säulendiagramm
barplot(getranke$Verkauf, names.arg=getranke$Monat,
col="purple", main="Zaubertrank-Verkäufe",
xlab="Monat", ylab="Anzahl")
Stabdiagramm#
Vielleicht erscheinen uns die Säulen zu massiv, daher ist uns ein Stabdiagramm eventuell lieber.
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plot(getranke$Verkauf, type="h",
lwd=10, col="blue",
main="Zaubertrank Verkäufe",
xlab="Monat", ylab="Anzahl", xaxt="n",
ylim=c(0,max(getranke$Verkauf)))
axis(side=1, at=1:length(getranke$Verkauf), labels=getranke$Monat)
Zeitverlauf#
Da eine zeitliche Entwicklung der Preise vorliegt, können wir die Daten auch verbinden, um dies zu verdeutlichen.
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# Liniendiagramm
plot(1:length(getranke$Monat), getranke$Verkauf, type="o", col="darkgreen", main="Zaubertrankveräufe", xlab="Monat", ylab="Anzahl der Verkäufe",
ylim=c(0,max(getranke$Verkauf)),
xaxt="n")
axis(side=1, at=1:length(getranke$Verkauf), labels=getranke$Monat)
