tablemissing_d: Graphische Darstellung unterschiedlicher missing-value Muster...

In lillion/emittr: Hilfsfunktionen fuer die psychologische Forschung

Description

Für eine Anzahl von Items werden die jeweilige Anzahl der Missing per Item als auch die unterschiedlichen Missing-Muster über alle Items graphisch dargestellt

Usage

tablemissing_d(
  x,
  sortby = "beides",
  main = "Darstellung der Missings",
  hue = 0.6,
  value = 0.9,
  cut = 0
)

Arguments

x	mehrere Items als Datensatz (dataframe)
sortby	wonach soll die Darstellung sortiert werden: nach Muster -> "Muster", nach Item -> "Spalte",oder nach beidem "beides" (voreingestellt)
main	Überschrift der Darstellung
hue	Farbe (H-ue), d.h. Grundfarbe, im hsv Farbmodel
value	Wert (V-alue), d.h. Helligkeit, im hsv Farbmodel
cut	Minimale Häufigkeit eines Missing-Musters, damit es in der Graphik mitaufgenommen wird

Value

plot

See Also

table

Examples

demoframe <- data.frame(sapply(1:15,function(x) rnorm(50,100,10)))
demoframe <- as.data.frame(lapply(demoframe, function(x) "is.na<-"(x, sample(seq(x), floor(length(x) * runif(1, 0, .2))))))
tablemissing_d(demoframe,cut=0) # Muster, die nur 1x vorkommen, werden unterdrückt
tablemissing_d(demoframe,cut=0,sortby="Muster")

lillion/emittr documentation built on May 10, 2020, 7:23 a.m.