Diese Funktion betten wir einfach in der bereits bekannten barplot -Funktion ein: barplot(by(x, fact, mean)). Voilà, wir haben einen "means plot" erstellt! Mit diesem Plot hört der Post nun auf; die Basics sollten jetzt bekannt sein: das erstellen verschiedener Plots je nach Anforderungen, und das Wissen, wie man Plots etwas aufwertet durch das Ändern von Farben oder Symbolen. Bei Weitem ist das noch nicht alles, was R bzgl. grafischem Output leisten kann - aber dazu mehr in einem zukünftigen Post. Balkendiagramm für Gruppen in R erstellen - Björn Walther. Was würde dich besonders interessieren bzgl. Erstellen von Graphen in R? Kommentiere oder schreib eine E-Mail:. Bleib außerdem auf dem Laufenden mit dem r-coding Newsletter. Du erhältst Infos zu neuen Blogeinträgen, sowie kleine Tipps und Tricks zu R. Melde dich jetzt an:. Viel Erfolg!
Dieses Diagramm erfüllt zwar seinen Zweck, aber es wirkt etwas farblos. Wir nutzen daher einige der zahlreichen Graphik-Optionen, um das Schaubild ein wenig zu verbessern. Dazu geben wir den folgenden Code in R ein: barplot(table(data$Partei), col=c("black", "green", "red"), ylab="Anzahl Personen") Der Parameter col=c("black", "green", "red") bewirkt die Farbgebung des Schaubilds und der Parameter ylab="Anzahl Personen" die Beschriftung der y-Achse. R: kategoriale Daten zur relativen Häufigkeit in ggplot2 - Javaer101. Als Ergebnis erhalten wir folgendes Schaubild: Nun möchten wir noch anhand eines weiteren Balkendiagrammes untersuchen, ob sich die Parteipräferenz von Männern und Frauen unterscheidet. Hierzu erstellen wir ein gruppiertes Balkendiagramm, wozu wir folgendes Kommando in R eingeben: barplot(table(data$Geschlecht, data$Partei), beside=T, col=c("deepskyblue", "tomato"), ylab="Anzahl Personen") legend("top", fill=c("deepskyblue", "tomato"), legend=c("M", "W"), horiz=T) Erläuterung zu den Befehlen: Der erste Teil bewirkt dass das Schaubild erstellt wird.
Nun haben wir eine weitere Variable y, die stark mit x korreliert. Dies lässt sich ganz einfach darstellen: plot(x, y) (man kann übrigens auch die "Formel-Schreibweise" verwenden: plot(y ~ x), sprich "y ist abhängig von x"). Auch hier gilt: Wir können den Plot etwas aufwerten, indem wir zum Beispiel die Parameter pch oder wieder col verändern: plot(x, y, pch=16, col="blue", main="Relationship between x and y"). Der Parameter pch bestimmt übrigens den Typen des Punktes (siehe? par für weitere Infos zu den grafischen Parametern, die für grafische base-Funktionen wie z. plot gelten). In einem Plot, der den Zusammenhang zwischen zwei numerischen Variablen darstellt, möchten wir häufig die Regressionslinie anzeigen. Auch das geht in R sehr einfach: Zuerst erstellen wir Das Regressionsmodell: mdl <- lm(y ~ x). Die Funktion lm (für "linear model") rechnet eine Regression für die Angegebene Formel y ~ x. Plots - Einfache Graphen erstellen in R verständlich erklärt | R Coding. Anschließend können wir unseren Plot verfeinern, indem wir folgendes ausführen: abline(mdl).
Möchtest du lieber relative Häufigkeiten (z. %) anstelle von absoluten Häufigkeiten darstellen, dann zeigen wir dir dies ebenfalls im Video. Eine Übersicht über alle verschiedenen Diagrammtypen, und eine Erklärung wann du sie am besten verwendest, findest du hier. Häufigkeiten in a new window. So, nun geht es aber los! Folgendes Balkendiagramm werden wir im Videotutorial erstellen: In diesem Video findest du nun eine einfache Schritt-für-Schritt-Anleitung für dein Balkendiagramm: Falls dir das schon mal geholfen hat, du aber deine Diagramme noch schneller erstellen möchtest, dann schau doch mal hier in unseren Mini-Kurs für das Erstellen von Grafiken in R. In diesem Kurs geben wir dir die hier verwendeten R-Skripte und Vorlagen für viele verschiedene Diagrammtypen. Wir zeigen dir, wie du die Grafiken sehr schnell nach deinen Wünschen anpassen kannst – und zwar ohne Vorkenntnisse und jegliche Erfahrung in R.
Mit legend("topright") wird jene nach rechts oben verschoben. Es können für dieses Argument beliebige Kombinationen aus left, right und top, bottom gewählt werden. Als nächstes bedarf es der Beschriftung, also was überhaupt dargestellt werden soll. Dazu werden die Bezeichnungen der Kategorien eingesetzt. Das passiert mit c(Kategorien). Für das Beispiel also c("Männlich", "Weiblich"). Die Reihenfolge ist hier entscheidend. Es beginnt immer mit der kleinsten Ausprägungen – im Beispiel ist männlich mit 0 codiert und demzufolge zu erst zu nennen. Nun braucht es lediglich noch die Farbzuweisung. Hierfür ist es zunächst notwendig für die Kategorien einen einzufärbenden Punkt darzustellen. Das funktioniert mit pch. pch=15 stellt mir vor beide eben bezeichneten Kategorien ein Viereck. Diese färben wir mit der col -Funktion von oben ein. Wir verwenden also die identischen Farben. Häufigkeiten in r t. Die Standardfarben wären für dieses Diagramm col=c("grey30", "grey90"). Der erste Wert wird analog den Männern, der zweite den Frau zugewiesen.