diff --git a/Module/Modul_11.Rmd b/Module/Modul_11.Rmd index 21bc76e3d3a989c2d13e3fe2c91c7f2805ebe099..2a9a853baf3ba21011125128bc1d7469aabf78ea 100644 --- a/Module/Modul_11.Rmd +++ b/Module/Modul_11.Rmd @@ -42,6 +42,8 @@ source("random-praise_de/translation_random-praise_de.R") library(learnr) library(mosaic) +library(DT) + load("data/LV.Rdata") p1 <- DiagrammeR::grViz(" @@ -105,13 +107,13 @@ mit den Variablen: - `Alter`: Alter in Jahren - `Lungenvolumen`: forcierte exspiratorische Volumen in l - `Groesse`: Größe in cm -- `Geschlecht`: `m` für männlich und `w` für weiblich +- `Geschlecht`: `m` für männlich und `w` für weiblich (damals wurde kein diverses Geschlecht erhoben) - `RaucherIn`: Hat die Person geraucht? `ja` oder `nein` -Übersicht über die ersten Werte: +Übersicht über die Daten von [Kahn, 2005](https://doi.org/10.1080/10691898.2005.11910559) : ```{r head} -head(LV) +datatable(LV) ``` @@ -130,7 +132,8 @@ Zu Erinnerung: Es handelt sich um Heranwachsende -- deswegen die Annahme, dass d Ein Boxplot des Lungenvolumens in Abhängigkeit des Rauchverhaltens ergibt folgendes Ergebnis: ```{r b1} -gf_boxplot(Lungenvolumen ~ RaucherIn, data = LV) +gf_boxplot(Lungenvolumen ~ RaucherIn, data = LV) %>% + gf_jitter(width = 0.2, height = 0, alpha = 0.15) ``` ```{r median, echo=FALSE} @@ -159,30 +162,28 @@ Woran könnte das liegen? ## Die Rolle des Alters -Wie zu erwarten war, gibt es einen Zusammenhang zwischen Alter und Größe: +Natürlich gibt es auch einen Zusammenhang zwischen der Größe und dem Lungenvolumen: ```{r, message=FALSE} -gf_point(Groesse ~ Alter, data = LV) %>% +gf_point(Lungenvolumen ~ Groesse, data = LV) %>% gf_smooth() ``` -<br> - -Wenn wir den Code erweitern, so dass die Punkte gemäß der Variablen `RaucherIn` farbig markiert sind, sehen wir: Die Raucher:innen sind älter als die Nichtraucher:innen und damit auch größer. +Aber auch zwischen Alter und Größe: -```{r color, message=FALSE} -gf_point(Groesse ~ Alter, color = ~ RaucherIn, data = LV) %>% +```{r, message=FALSE} +gf_point(Groesse ~ Alter, data = LV) %>% gf_smooth() ``` +<br> -## +Und zwischen Rauchen und Alter: -Und natürlich gibt es auch einen Zusammenhang zwischen der Größe und dem Lungenvolumen: ```{r, message=FALSE} -gf_point(Lungenvolumen ~ Groesse, data = LV) %>% - gf_smooth() +gf_boxplot(Alter ~ RaucherIn, data = LV) %>% + gf_jitter(width = 0.2, height = 0.2, alpha = 0.15) ``` ## Kausale Modellierung Rauchen und Lungenvolumen