Bist du neugierig wie man mit R oder Python Daten auswertet? Hier kannst du interaktiv ein Beispiel testen. Im linken Fenster sind ein Paar Befehle eingetragen. Für die Ausführung klicke auf Run. Die Ergebnisse werden im rechten Fenster angezeigt. Du kannst im linken Fenster auch selber weitere Befehle eintragen. Probiere z.B. die R Funktion t.test(groesse, mu=50) für einen one-sample t-test aus oder auch ganz einfach 2+3. Dann wieder auf Run klicken. Viel Spaß!
Das ist ein R Beispiel:
# no pec
# Diese sind die Werte für die Körpergröße von 32 Frauen:
groesse <- c(58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72)
#
# Wir berechnen den Mittelwert:
mean(groesse)
#
# Wir berechnen weitere deskriptive Statistiken:
summary(groesse)
#
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# Für die Ausführung klicken Sie auf Run!
# Sie können hier direkt weitere R Befehle eingeben und ausprobieren!
Drücke ‚Run‘!
Das ist ein Beispiel mit Python:
# Wir importieren die notwendigen Bibliotheken
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#
# Diese sind die Werte für die Körpergröße und Gewicht von 32 Frauen
groesse = [58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72]
gewicht = [115,117,120,123,126,129,132,135,139,142,146,150,154,159,164]
#
# Wir berechnen die Korrelation
korrelation = np.corrcoef(groesse,gewicht)[0,1]
#
# Wir plotten jeden Beobachtungswert innerhalb eines Scatterplots
# Wir zeigen auch die Korrelation an
plt.plot(groesse,gewicht,marker='.',linestyle='none',label='Die Korrelation ist {}'.format(korrelation))
plt.title('Scatterplot Beispiel')
plt.xlabel('Größe')
plt.ylabel('Gewicht')
plt.legend()
plt.show()
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