Skip to main content
SpringerLink
Log in
Book cover

Moderne Datenanalyse mit R pp 201–214Cite as

Fallstudie: Visualisierung

  • Chapter
  • First Online:

  • 41k Accesses

Part of the book series: FOM-Edition ((FOMEDITION))

Zusammenfassung

In diesem Kapitel wird die Visualisierung der Ergebnisse einer (quantitativen) Umfrage demonstriert. Typischerweise finden für solcherlei Daten Balkendiagramme Verwendung: Es werden Häufigkeiten pro Antwortstufe einer Frage (eines Items) visualisiert. Entsprechend stehen Fragen rund um Balkendiagramme im Mittelpunkt. Etwa: Wie kann man Zahlen zu einem Balkendiagramm hinzufügen? Wie kann man die Beschriftung der Achsen ändern, um die Namen der Items mit mehr Text anzuführen? Wie kann man die Reihenfolge von Balken innerhalb eines Diagramms ändern?

This is a preview of subscription content, log in via an institution.

Chapter
USD   29.95
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
eBook
USD   39.99
Price excludes VAT (USA)
  • Available as EPUB and PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
Softcover Book
USD   49.99
Price excludes VAT (USA)
  • Compact, lightweight edition
  • Dispatched in 3 to 5 business days
  • Free shipping worldwide - see info

Tax calculation will be finalised at checkout

Purchases are for personal use only

Learn about institutional subscriptions

Notes

  1. 1.

    Alle Items auf einmal werden durch die Funktion map(extra_items, levels) gezeigt.

  2. 2.

    http://jason.bryer.org/likert/.

  3. 3.

    extra_items_r_likert <- likert(items = extra_items_r); plot(extra_items_r_likert).

  4. 4.

    Unter http://docs.ggplot2.org/current/position_stack.html findet man einige Hinweise dazu aus der Dokumentation von ggplot2.

  5. 5.

    Alternativ hätten wir die Faktorstufen umbenennen können, vgl. ?fct_relevel aus forcats.

  6. 6.

    extra %>% select_if(is.numeric) %>% ncol().

  7. 7.

    sum(is.na(extra)).

  8. 8.

    extra %>% select(i01:i10) %>% summarise_all(funs(min, max), na.rm = TRUE).

  9. 9.

    Ja.

  10. 10.

    Diese Palette nutzt erdfarbene Töne.

  11. 11.

    Zum Beispiel über guide_legend().

  12. 12.

    Zum Beispiel mit labs().

  13. 13.

    Zum Beispiel mit aes(x = reorder(Antwort, n_prop)).

  14. 14.

    coord_flip().

  15. 15.

    likert::plot().

Author information

Authors and Affiliations

  1. FOM Hochschule für Oekonomie & Management, Nürnberg, Deutschland

    Sebastian Sauer

Authors
  1. Sebastian Sauer
    View author publications

    You can also search for this author in PubMed Google Scholar

Corresponding author

Correspondence to Sebastian Sauer .

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 2019 Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature

About this chapter

Check for updates. Verify currency and authenticity via CrossMark

Cite this chapter

Sauer, S. (2019). Fallstudie: Visualisierung. In: Moderne Datenanalyse mit R. FOM-Edition. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-21587-3_13

Download citation

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-21587-3_13

  • Published:

  • Publisher Name: Springer Gabler, Wiesbaden

  • Print ISBN: 978-3-658-21586-6

  • Online ISBN: 978-3-658-21587-3

  • eBook Packages: Business and Economics (German Language)

Publish with us

Policies and ethics

Search

Navigation