Wie schließe ich NA in R aus? HELP

Wie erweitere ich R um eigene Funktionen oder Pakete? Welches Paket ist passend für meine Fragestellung?

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Lauri_1907
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Re: Wie schließe ich NA in R aus? HELP

Beitrag von Lauri_1907 »

bigben hat geschrieben:
Di Jan 28, 2020 9:12 pm
und bitte die ersten zehn bis zwanzig Zeilen der Antwort von R auf

Code: Alles auswählen

str(Essen)
Normalerweise hat Cor kein Problem mit NA, deshalb muss das Problem irgendwo in Deinen Daten stecken. Deshalb die Frage nach dem Einlesen und der str.

LG Bernhard
str(Essen)
Classes ‘spec_tbl_df’, ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 660 obs. of 77 variables:
$ FOM : chr "Essen" "Essen" "Essen" "Essen" ...
$ FB : chr "Gesundheit" "Gesundheit" "Haushalt" "Haushalt" ...
$ W1 : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ W2 : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ X1.1 : logi FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE ...
$ X1.2 : logi TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE ...
$ X1.3 : logi TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE ...
$ X1.4 : logi TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE ...
$ X1.5 : logi FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE ...
$ X2.6 : logi TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE ...
$ X2.1 : num NA NA 1 1 3 3 1 NA 6 1 ...
$ X2.2 : num 1 NA 2 1 3 4 1 NA NA 1 ...
$ X2.3 : num 1 3 1 4 3 3 3 5 NA 1 ...
$ X2.4 : num 1 NA 1 1 2 5 1 2 7 1 ...
$ X2.5 : num NA NA 1 5 2 6 4 6 1 1 ...
$ X2.6_1: num 2 NA 3 1 4 NA 1 NA NA 1 ...
$ IU_1 : num 6 3 4 3 3 1 3 7 7 1 ...
$ IU_2 : num 6 3 3 3 3 3 2 5 7 1 ...
$ IU_3 : num 7 3 1 3 1 3 1 2 4 2 ...
$ PE_1 : num 6 5 3 4 3 5 4 7 6 1 ...
$ PE_2 : num 6 5 4 5 3 5 5 6 6 2 ...
$ PE_3 : num 6 5 5 3 5 5 7 3 7 2 ...
$ PE_4 : num 6 5 6 3 5 4 3 4 7 4 ...
$ EE_1 : num 4 5 2 3 6 5 4 5 7 5 ...
$ EE_2 : num 4 5 NA 4 2 5 3 5 7 1 ...
$ EE_3 : num 5 5 5 3 4 5 2 6 5 3 ...
$ EE_4 : num 4 5 4 3 4 5 4 5 6 3 ...
$ SI_1 : num 6 4 1 4 3 3 1 1 6 1 ...
$ SI_2 : num 6 4 1 3 1 1 1 1 6 1 ...
$ SI_3 : num 6 5 1 3 5 1 2 3 6 2 ...
$ HM_1 : num 5 5 3 4 3 5 4 6 7 1 ...
$ HM_2 : num 5 5 3 3 3 5 1 6 7 1 ...
$ HM_3 : num 5 5 2 3 3 5 2 5 7 1 ...
$ HM_4 : num 5 4 1 NA 3 5 1 4 7 1 ...
$ PV_1 : num 2 1 1 2 1 1 1 2 4 1 ...
$ PV_2 : num 3 3 1 3 1 1 4 3 6 1 ...
$ PV_3 : num 3 3 2 3 1 2 4 4 4 1 ...
$ HT_1 : num 6 3 2 3 4 6 3 7 7 1 ...
$ HT_2 : num 4 3 1 2 1 1 1 3 4 1 ...
$ HT_3 : num 5 4 2 3 4 4 4 6 7 1 ...
$ HT_4 : num 6 4 2 2 4 6 7 7 7 1 ...
$ SS_1 : num 5 7 2 3 7 6 7 5 3 1 ...
$ SS_2 : num 5 7 5 5 6 6 7 3 3 1 ...
$ SS_3 : num 4 5 4 5 7 6 7 2 3 1 ...
$ SS_4 : num 5 5 4 4 5 4 7 3 3 1 ...
$ HE_1 : num 7 5 2 5 5 4 3 7 7 3 ...
$ HE_2 : num 6 5 1 4 5 5 3 7 7 3 ...
$ HE_3 : num 6 5 2 4 5 4 5 7 5 2 ...
$ HE_4 : num 6 5 3 4 5 1 4 7 7 2 ...
$ HE_5 : num 7 7 3 5 5 5 6 6 6 1 ...
$ CC_1 : num 6 7 3 4 5 5 6 7 6 2 ...
$ CC_2 : num 6 5 3 4 4 5 3 6 7 2 ...
$ CC_3 : num 5 5 4 4 6 4 6 6 6 2 ...
$ CC_4 : num 5 5 4 5 6 5 4 7 5 1 ...
$ CC_5 : num 6 5 3 5 1 2 7 6 5 1 ...
$ SD_1 : num 4 5 3 5 5 1 2 7 4 1 ...
$ SD_2 : num 4 5 4 4 5 1 2 7 7 1 ...
$ SD_3 : num 4 4 4 5 4 1 1 6 6 1 ...
$ SD_4 : num 4 5 4 5 5 4 3 5 6 1 ...
$ SD_5 : num 4 4 4 5 2 1 1 4 6 1 ...
$ PI_1 : num 3 5 1 2 NA 6 2 1 7 1 ...
$ PI_2 : num 4 4 1 3 2 2 1 1 5 1 ...
$ PI_3 : num 1 1 1 2 1 1 1 3 1 1 ...
$ PI_4 : num 6 4 3 2 3 1 5 3 5 3 ...
$ Z_1 : num 2 4 2 4 1 1 7 5 4 5 ...
$ Z_2 : num 5 4 7 4 1 1 7 5 4 5 ...
$ Z_3 : num 6 6 7 4 3 6 7 7 7 2 ...
$ Z_4 : num 2 2 1 4 3 1 4 3 5 1 ...
$ Z_5 : num 6 6 1 4 3 6 5 7 7 3 ...
$ D1 : num 67 55 26 28 51 32 21 36 27 41 ...
$ D2 : num 2 1 2 1 1 1 2 1 2 1 ...
$ D3 : num 5 3 3 3 3 7 2 2 3 3 ...
$ D4 : num 1 1 3 1 5 1 2 2 2 1 ...
$ D5 : num 1 3 1 2 2 2 1 2 4 2 ...
$ D6 : num 1 2 2 2 1 2 1 2 2 1 ...
$ D7 : num 47798 44579 45657 45968 44793 ...
$ D8 : num NA 1 1 1 1 1 NA 1 1 1 ...
- attr(*, "spec")=
.. cols(
.. FOM = col_character(),
.. FB = col_character(),
.. W1 = col_double(),
.. W2 = col_double(),
.. X1.1 = col_logical(),
.. X1.2 = col_logical(),
.. X1.3 = col_logical(),
.. X1.4 = col_logical(),
.. X1.5 = col_logical(),
.. X2.6 = col_logical(),
.. X2.1 = col_double(),
.. X2.2 = col_double(),
.. X2.3 = col_double(),
.. X2.4 = col_double(),
.. X2.5 = col_double(),
.. X2.6_1 = col_double(),
.. IU_1 = col_double(),
.. IU_2 = col_double(),
.. IU_3 = col_double(),
.. PE_1 = col_double(),
.. PE_2 = col_double(),
.. PE_3 = col_double(),
.. PE_4 = col_double(),
.. EE_1 = col_double(),
.. EE_2 = col_double(),
.. EE_3 = col_double(),
.. EE_4 = col_double(),
.. SI_1 = col_double(),
.. SI_2 = col_double(),
.. SI_3 = col_double(),
.. HM_1 = col_double(),
.. HM_2 = col_double(),
.. HM_3 = col_double(),
.. HM_4 = col_double(),
.. PV_1 = col_double(),
.. PV_2 = col_double(),
.. PV_3 = col_double(),
.. HT_1 = col_double(),
.. HT_2 = col_double(),
.. HT_3 = col_double(),
.. HT_4 = col_double(),
.. SS_1 = col_double(),
.. SS_2 = col_double(),
.. SS_3 = col_double(),
.. SS_4 = col_double(),
.. HE_1 = col_double(),
.. HE_2 = col_double(),
.. HE_3 = col_double(),
.. HE_4 = col_double(),
.. HE_5 = col_double(),
.. CC_1 = col_double(),
.. CC_2 = col_double(),
.. CC_3 = col_double(),
.. CC_4 = col_double(),
.. CC_5 = col_double(),
.. SD_1 = col_double(),
.. SD_2 = col_double(),
.. SD_3 = col_double(),
.. SD_4 = col_double(),
.. SD_5 = col_double(),
.. PI_1 = col_double(),
.. PI_2 = col_double(),
.. PI_3 = col_double(),
.. PI_4 = col_double(),
.. Z_1 = col_double(),
.. Z_2 = col_double(),
.. Z_3 = col_double(),
.. Z_4 = col_double(),
.. Z_5 = col_double(),
.. D1 = col_double(),
.. D2 = col_double(),
.. D3 = col_double(),
.. D4 = col_double(),
.. D5 = col_double(),
.. D6 = col_double(),
.. D7 = col_double(),
.. D8 = col_double()
.. )

Lauri_1907
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Registriert: Di Jan 28, 2020 12:19 am

Re: Wie schließe ich NA in R aus? HELP

Beitrag von Lauri_1907 »

das nächste Problem ist das ich zwei verschiedene Zahlentabellen erhalte.
Die Frage sollte sein ob es Geschlechtsunterschiede gibt, im Bezug auf Nutzung der KI....


> tally(IU_2~D2,("percent"),data=Essen)
D2
IU_2 1 2 <NA>
1 14.63415 20.54381 0.00000
2 15.24390 17.82477 0.00000
3 12.50000 13.89728 0.00000
4 16.76829 13.89728 100.00000
5 12.80488 12.38671 0.00000
6 13.10976 11.17825 0.00000
7 14.93902 10.27190 0.00000
> tally(D2~IU_2,data=Essen)
IU_2
D2 1 2 3 4 5 6 7
1 48 50 41 55 42 43 49
2 68 59 46 46 41 37 34
<NA> 0 0 0 1 0 0 0


Ich erkenne da (außer an den Zahlen) keine Unterschiede...
Komm mir gerade etwas doof vor -.-'

jogo
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Registriert: Fr Okt 07, 2016 8:25 am

Re: Wie schließe ich NA in R aus? HELP

Beitrag von jogo »

Hallo Laura,

erstmal zur Korrelation:

Code: Alles auswählen

cor(Essen$IU_1, Essen$PE_1, use="pair")
Für die Unterschiede könnte man erstmal eine Varianzanalyse machen:

Code: Alles auswählen

A <- aov(IU_2 ~ D2, data=Essen)
summary(A)
So eine Varianzanalyse ist aber eigentlich für eine metrische Variable als Abhängige gedacht. Vielleicht zieht man sich auch erstmal auf einen Chi²-Test zurück.

Gruß, Jörg

bigben
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Registriert: Mi Okt 12, 2016 9:09 am

Re: Wie schließe ich NA in R aus? HELP

Beitrag von bigben »

jogo hat geschrieben:
Mi Jan 29, 2020 8:06 am
Für die Unterschiede könnte man erstmal eine Varianzanalyse machen:

Code: Alles auswählen

A <- aov(IU_2 ~ D2, data=Essen)
summary(A)
So eine Varianzanalyse ist aber eigentlich für eine metrische Variable als Abhängige gedacht. Vielleicht zieht man sich auch erstmal auf einen Chi²-Test zurück.
Oder ggf. auf einen Rangsummentest?

Code: Alles auswählen

library(exactRankTests)
wilcox.exact(IU_2 ~ D2, data = Essen)
LG,
Bernhard
---
Programmiere stets so, dass die Maxime Deines Programmierstils Grundlage allgemeiner Gesetzgebung sein könnte

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