ein- bis dreifaktorieller Designs

Erforderliche Pakete laden

library(ggplot2)  # Grafik

Einfaktoriell

Datensatz einlesen und Variable spezifizieren

# Datensatz 'data': pro Versuchsperson eine Zeile
# Häufigkeitstabellen zuerst umwandeln, vgl. Umwandlung von Datenstrukturen
Master <- rep(c("Entwicklung, Persoenlichkeit", "keine Vorstellung", "klinische Psychologie, Neuro", "Pflegewissenschaften", "Sozial, Wirtschaft, Entscheidung"), c(18,81,44,26,20))
data <- data.frame(Master)

# Variablen spezifizieren
Faktor <- "Master"          # Name der Gruppenvariable eingeben

Liniendiagramm

data2 <- na.omit(data[, Faktor, drop=FALSE]); library(ggplot2)
data.aggr <- data.frame(xtabs(paste("~", Faktor), data2))

# Schwarzweissversion
ggplot(data.aggr, aes_string(x=Faktor, y="Freq", group=1)) + geom_line(size=0.8) + geom_point(size=3) + geom_point(size=1, colour="white") + theme_bw() + ylim(0, NA) + ylab("Häufigkeit")

# Farbige Version
ggplot(data.aggr, aes_string(x=Faktor, y="Freq", group=1)) + geom_line(size=0.8, colour="red") + geom_point(size=3, colour="red") + geom_point(size=1, colour="white") + theme_grey() + ylim(0, NA) + ylab("Häufigkeit")

Hinweis: Vertikale Beschriftung der Abszisse

last_plot() + theme(axis.text.x = element_text(angle=90, vjust=0.5, hjust=1))

Zweifaktoriell

Datensatz einlesen und Variablen spezifizieren

# Datensatz 'data': pro Versuchsperson eine Zeile
# Häufigkeitstabellen zuerst umwandeln, vgl. Umwandlung von Datenstrukturen
Master <- rep(c("Entwicklung, Persoenlichkeit", "keine Vorstellung", "klinische Psychologie, Neuro", "Pflegewissenschaften", "Sozial, Wirtschaft, Entscheidung", "Entwicklung, Persoenlichkeit", "keine Vorstellung", "klinische Psychologie, Neuro", "Pflegewissenschaften", "Sozial, Wirtschaft, Entscheidung"), c(3,15,4,5,5,15,66,40,21,14))
Geschlecht <- rep(c("männlich", "weiblich"), c(32,156))
data <- data.frame(Master, Geschlecht)

# Variablen spezifizieren
Faktor1 <- "Master"       # Bezeichnung des Faktors auf der Abszisse eingeben
Faktor2 <- "Geschlecht"   # Bezeichnung des Faktors für die Linienfarbe eingeben

Liniendiagramm

data2 <- na.omit(data[, c(Faktor1, Faktor2), drop=FALSE]); library(ggplot2)
data.aggr <- data.frame(xtabs(paste("~", Faktor1, "+", Faktor2), data2))

# Schwarzweissversion
ggplot(data.aggr, aes_string(x=Faktor1, y="Freq", group=Faktor2, shape=Faktor2)) + geom_line(size=0.8) + geom_point(size=3) + theme_bw()+ ylab("Häufigkeit") + ylim(0, NA)

# Farbige Version
ggplot(data.aggr, aes_string(x=Faktor1, y="Freq", group=Faktor2, shape=Faktor2, colour=Faktor2)) + geom_line(size=0.8) + geom_point(size=3) + theme_grey() + ylab("Häufigkeit") + ylim(0, NA)

Hinweis: Vertikale Beschriftung der Abszisse

last_plot() + theme(axis.text.x = element_text(angle=90, vjust=0.5, hjust=1))

Dreifaktoriell

Datensatz einlesen und Variablen spezifizieren

# Datensatz 'data': pro Versuchsperson eine Zeile
# Häufigkeitstabellen zuerst umwandeln, vgl. Umwandlung von Datenstrukturen
Master <- rep(rep(c("Entwicklung, Persoenlichkeit", "keine Vorstellung", "klinische Psychologie, Neuro", "Pflegewissenschaften", "Sozial, Wirtschaft, Entscheidung"), 6), c(2,4,0,1,3,1,5,3,3,2,0,6,1,1,0,3,10,9,2,3,10,39,16,9,9,2,15,15,10,2))
Studienorientierung <- rep(rep(c("pragmatisch", "sozial", "wissenschaftlich"), each=5, len=30), c(2,4,0,1,3,1,5,3,3,2,0,6,1,1,0,3,10,9,2,3,10,39,16,9,9,2,15,15,10,2))
Geschlecht <- rep(rep(c("männlich", "weiblich"), c(15,15)), c(2,4,0,1,3,1,5,3,3,2,0,6,1,1,0,3,10,9,2,3,10,39,16,9,9,2,15,15,10,2))
data <- data.frame(Master, Studienorientierung, Geschlecht)

# Variablen spezifizieren
Faktor1 <- "Master"               # Name des ersten Faktors eingeben (Abszisse)
Faktor2 <- "Studienorientierung"  # Name des zweiten Faktors eingeben (Linienfarbe)
Faktor3 <- "Geschlecht"           # Unterteilung der Plots

Liniendiagramm

data2 <- na.omit(data[, c(Faktor1, Faktor2, Faktor3), drop=FALSE]); library(ggplot2)
data.aggr <- data.frame(xtabs(paste("~", Faktor1, "+", Faktor2,  "+", Faktor3), data2))

# Schwarzweissversion
ggplot(data.aggr, aes_string(x=Faktor1, y="Freq", group=Faktor2, shape=Faktor2)) + geom_line(size=0.8) + geom_point(size=3) + facet_grid(paste("~", Faktor3)) + theme_bw() + ylab("Häufigkeit") + ylim(0, NA)

# Farbige Version
ggplot(data.aggr, aes_string(x=Faktor1, y="Freq", group=Faktor2, shape=Faktor2, colour=Faktor2)) + geom_line(size=0.8) + geom_point(size=3) + facet_grid(paste("~", Faktor3)) + theme_grey()  + ylab("Häufigkeit") + ylim(0, NA)

Hinweis: Vertikale Beschriftung der Abszisse

last_plot() + theme(axis.text.x = element_text(angle=90, vjust=0.5, hjust=1))