In strengejacke/RKurs: Hausaufgaben zum PhD-Kurs 'R Statistics and Tidy Data'

library(learnr)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(tibble)
library(lme4)

Kursbegleitende Übungsaufgaben

Um die folgenden Aufgaben in R durchzuführen, müssen die Pakete dplyr, tidyr, tibble und lme4 geladen werden. Wenn die Aufgaben über das RKurs Paket im Browser bearbeitet werden, sind diese Pakete bereits geladen.

Fälle sortieren

Die folgenden Übungen beziehen sich auf den starwars-Datensatz aus dem Paket.

Aufgabe 1

Wähle die Fälle 20 bis 30 aus und sortiere sie aufsteigen nach Größe.

data_wide <- tribble(
 ~subject, ~sex, ~control, ~cond1, ~cond2,
        1,  "M",      7.9,   12.3,   10.7,
        2,  "F",      6.3,   10.6,   11.1,
        3,  "F",      9.5,   13.1,   13.8,
        4,  "M",     11.5,   13.4,   12.9
)

question("Wie groß ist die 10. Person?",
  answer("170"),
  answer("180"),
  answer("190"),
  answer("200", correct = TRUE),
  answer("210")
)

Aufgabe 2

Wähle alle Fälle aus, deren Gewicht (mass) größer als 90 ist und sortiere sie absteigend nach Hautfarbe.

data(starwars)

question("Wie oft steht die Hautfarbe 'brown' untereinander",
  answer("1x"),
  answer("2x"),
  answer("3x", correct = TRUE),
  answer("4x"),
  answer("5x")
)

Variablen erstellen

Aufgabe 3

Erstelle eine neue Variable mit mutate(), die die Größe in Zoll angibt und speichere den neuen Datensatz wieder in starwars.

data(starwars)

question("Wie lautet der Befehl? Bitte nur die 'idealste' (kürzeste) Möglichkeit ankreuzen.",
  answer("starwars <- mutate(starwars, height = height / 2,54)"),
  answer("starwars <- mutate(starwars, height_zoll = height / 2,54)"),
  answer("starwars <- mutate(starwars, height = height / 2.54)"),
  answer("starwars <- mutate(starwars, height_zoll = height / 2.54)", correct = TRUE),
  answer("starwars <- mutate(starwars, height = starwars$height / 2,54)"),
  answer("starwars <- mutate(starwars, height_zoll = starwars$height / 2,54)"),
  answer("starwars <- mutate(starwars, height = starwars$height / 2.54)"),
  answer("starwars <- mutate(starwars, height_zoll = starwars$height / 2.54)")
)

Aufgabe 4

Wie groß ist die 44. Person in Zoll?

data(starwars)

question("Wie groß ist die 44. Person in Zoll (ohne Nachkomnastellen)?",
  answer("64"),
  answer("66"),
  answer("68"),
  answer("70", correct = TRUE),
  answer("72"),
  answer("74")
)

Fälle zusammenfassen

Aufgabe 5

Wie groß ist der Anteil an Frauen im Datensatz? Hierzu werden die Befehle summarise und mean benötigt.

data(starwars)

question("Wie groß ist der Anteil an Frauen (in Prozent) im Datensatz?",
  answer("19,7"),
  answer("20,5"),
  answer("21,3"),
  answer("22,6", correct = TRUE),
  answer("23,8"),
  answer("24,2"),
  answer("25,0")
)

Aufgabe 6

Wie viele unterschiedliche Heimatplaneten gibt es?

data(starwars)

question("Wie viele unterschiedliche Heimatplaneten gibt es?",
  answer("53"),
  answer("49", correct = TRUE),
  answer("43"),
  answer("39"),
  answer("35")
)

Aufgabe 7

Wie ist die Durchschnittsgröße von Männern und Frauen im Datensatz, in Zoll? Für die zusammenfassende Statistik sollte der Datensatz nach Geschlecht gruppiert werden.

data(starwars)

question("Wie groß sind Frauen und Männer durchschnittlich (Maßeinheit Zoll, gerundet)?",
  answer("Männer: 69,5 - Frauen: 64,7"),
  answer("Männer: 71,3 - Frauen: 62,9"),
  answer("Männer: 68,5 - Frauen: 65,1"),
  answer("Männer: 70,3 - Frauen: 63,3"),
  answer("Männer: 70,6 - Frauen: 65,1", correct = TRUE),
  answer("Männer: 70,6 - Frauen: 64,7"),
  answer("Männer: 69,8 - Frauen: 64,8")
)

Aufgabe 8

Gruppiere den Datensatz nach Spezies und Geschlecht und berechne das durchschnittliche Gewicht für die jeweilige Gruppe.

data(starwars)

question("Wie schwer sind männliche Humanoide durchschnittlich (aufgerundet)?",
  answer("80kg"),
  answer("82kg"),
  answer("85kg"),
  answer("87kg", correct = TRUE),
  answer("90kg"),
  answer("82kg")
)

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