R-FAQ

Inhaltsverzeichnis

• Inhaltsverzeichnis
• Installation
• Pakete
• R Studio
• Datensätze
• Base R
• Datentypen
• Tidyverse
• Signifikanztests
• Modellannahmen
• Bayesianische Statistik
• Assoziationsmaße
• ANOVA

Installation

1. alles sieht sehr komisch aus
• R statt R Studio geöffnet
2. irgendwas hat beim Installieren nicht geklappt
• nur R oder nur R Studio installiert
3. Fehler, dass RTools zuerst installiert werden muss
• cran.rstudio.com/bin/windows/Rtools/ installieren
4. Fehler: dies ist R Version 3.4.2, Paket infer benötigt R>= 3.5.0
• R muss geupdated werden (nicht R Studio)

Pakete

1. Paket nicht gefunden
• Paket muss zuvor installiert werden
2. Funktion kann nicht gefunden werden
• Paket nicht geladen
• Paket laden und dann Paket nochmal installieren führt auch dazu, dass Paket nicht geladen ist
• Paket muss jedes Mal neu geladen werden, wenn Notebook geöffnet wird
• zählt auch bei: konnte Funktion "%>%" nicht finden
• Paket dplyr nicht geladen
• Fehler: Hmisc package required for this function
• Paket Hmisc installieren (H wird groß geschrieben, nicht hmisc)
3. install.packages(Paketname)
• Anführungszeichen fehlen
4. Installieren von Paketen benötigt beim erstmaligen Starten von R Notebook/R Markdown
• Fehlermeldung ("Required packages could not be found"): keine Internetverbindung besteht
5. Probleme, Paket rmarkdown zu installieren
• zuerst jsonlite installieren, dann rmarkdown

R Studio

1. Insert Chunk nicht möglich
• überprüfen, ob man wirklich ein R Notebook geöffnet hat (und nicht ein R Skript)
2. Error creating Notebook: Resource discovery is only supported for R Markdown files or HTML files
• R Notebook muss mit Dateiendung .Rmd abgespeichert werden
3. Environment und Files/Plots/... werden nicht mehr angezeigt
• mit der Maus den rechten Rand nach links ziehen
• Auf View → Panes → Show all panes klicken

Datensätze

1. Datensatz im eigenen R Notebook mehr Variablen als im Tutorial
• im Tutorial bleiben alle Änderungen am Datensatz nur bei diesem einen Chunk erhalten
2. Fehler bei load("data.rda")
• Datensatz nicht richtig eingelesen → R Notebook und Datensatz in gleichen Ordner, diesen als Arbeitsverzeichnis (Working Directory) festlegen
3. load(data)
• R Notebook muss im gleichen Ordner abgespeichert sein, außerdem: load("data.rda")
4. Error in readchar(): cannot open the connection
• Datensatz und R Notebook nicht im gleichen Ordner abgespeichert (bzw. Notebook gar nicht abgespeichert)
5. Wo finde ich meinen Ordner mit Datensatz und R Notebook?
• Ordner muss zuerst erstellt werden, Datensatz und R Notebook müssen in diesem Ordner abgespeichert werden
6. Was versteht man unter einem Fall in einem Datensatz?
• muss nicht unbedingt immer eine einzelne Person sein, z.B. gapminder (Fall = Land/Jahr), hängt auch davon ab, ob der Datensatz im long- oder wide-Format vorliegt
7. vorher erstellte Variable wird im nächsten Schritt im Datensatz nicht gefunden
• oft: vorher erstellte Variable wurde nicht mit dem Zuweisungspfeil dauerhaft im Datensatz abgespeichert
8. Fehlermeldung, dass Spalte nicht gefunden wird
• falscher Datensatz, auf den man zugreift, weil man Datensatz evtl. umbenannt hat
9. Datensatz wird nicht gefunden
• Name des Datensatzes im Environment unter Umständen anders als Dateiname
10. nicht möglich, Datensatz gapminder in Global Environment zu laden
• library(gapminder) gapminder ← gapminder
11. Probleme, Datensätze korrekt von Moodle herunterzuladen
• Rechtsklick → "Verknüpfte Datei laden" oder "Link speichern unter..." (Rechtsklick bei Mac geht im Default mit Crtl+Klick)
• oder der Datei, beim Speichern, einfach von Hand die Endung ".rda" geben, unabhängig von den im Fenster angegebenen Formaten
12. load("data.rda") bei einer csv-Datei
• Nur .rda-Dateien können so eingelesen werden; bei anderen Dateiformaten muss auf andere Befehle (z.B. read.csv()) zurückgegriffen werden

Base R

1. View("data"), str("data")
• Anführungszeichen weglassen
2. mean(data, variable)
• funktioniert nicht, da Base R → data$Variable
3. Berechnung von Mittelwert/Standardabweichung in neuer Variable und überall NA
• vermutlich bei mean() und sd() na.rm=T vergessen
4. C()
• c() muss klein geschrieben werden
5. Was bedeutet set.seed()? Kann man die Funktion mit der Pipe verwenden?
• funktioniert nicht mit Pipe, sondern z.B. so: set.seed(1234)
• Die Funktion hilft uns, unsere Analyse reproduzierbar zu machen, damit nicht jedes Mal, wenn wir den Code abspielen, ein anderes Ergebnis bei einem Verfahren wie Bootstrapping herauskommt.

Datentypen

1. Faktor in derselben Variable abgespeichert
• später Probleme, wenn Code zur Erstellung des Faktors nochmal abgespielt wird
2. Faktor wird in Datensatz nicht gefunden
• Faktor zwar erstellt, aber nicht mit Zuweisungspfeil dauerhaft im Datensatz abgespeichert
• wird z.B. sichtbar bei Fehlermeldung: "Can't subset columns that don't exist"
3. Bei Zeichenketten/character: Objekt nicht gefunden (z.B. mean(variable))
• Hinweis darauf, dass man einen Schreibfehler gemacht hat, vergessen hat, den Datensatz zur Variable mit $ anzugeben oder etwas nicht als Zeichenkette eingetragen hat, das eigentlich eine Zeichenkette sein sollte
4. nach Reduktion des Datensatzes werden mit levels() immer noch alle möglichen Ausprägungen angezeigt
• Level bleiben weiterhin im Faktor abgespeichert, haben jedoch die Ausprägung 0
5. Unterschied zwischen Faktor und character?
• character=Zeichenkette (individuell), factor=vorgegebene Kategorien (level)

Tidyverse

1. Auswählen von zwei Variablen/Faktoren funktioniert nicht
• Variablen/Faktoren existieren nicht im Datensatz (oder wurden falsch erstellt)
2. Pipe: Datensatz in jeder Funktion genannt
• Datensatz nur am Anfang einmal nennen, anschließend nicht mehr
3. filter(data$urlaub.f == "Berge" & lezu_4 ≥6)
• filter(data, urlaub.f=="Berge" & lezu_4 ≥6) (der Fehler liegt darin, dass man bei tidyverse Funktionen nicht "$" verwendet, um Variablen auszuwählen)
4. filter(data, variable ≤ 2,5)
• Punkt statt Komma als Trennzeichen bei Dezimalstellen
5. Probleme bei Funktionen, die Spalten zu einzelnem Wert zusammenfassen sollen
• tritt meist auf, wenn nach rowwise() oder group_by() nicht ungruppiert (ungroup()) wurde
• z.B. bei quantile() wird ohne ungroup() dann versucht, aus einem einzigen Wert die Quantile zu bilden —> das 25% und das 75% Quantil sind dann genau identisch (nämlich genau der eine Wert der Person) und die Differenz ergibt dann 0
6. manuelle Berechnung von z-Standardisierung in mutate()-Befehl funktioniert nicht
• Sind wirklich alle Klammern richtig gesetzt? (Achtung, es sind sehr viele Klammern)
7. data$PROK ← mutate(data, ...)
• dplyr: Input und Output immer ein Datensatz, daher als data abspeichern
8. data %>% filter() %>% mean() funktioniert nicht
• data %>% filter() %>% summarize(mean(variable)) ODER
• data %>% filter() %>% pull(variable) %>% mean()
9. filter(daten, variable == c("Ausprägung 1", "Ausprägung 2", ...)) klappt nicht
• dasselbe gilt auch für ifelse()
• stattdessen: variable %in% c("Ausprägung 1", "Ausprägung 2", ...) oder variable == "Ausprägung 1" | variable == "Ausprägung 2"
• Was auch nicht geht: mutate(data, variable == "Ausprägung 1" | "Ausprägung 2" | ...)
• Was auch nicht geht: mutate(data, ifelse("Ausprägung 1", "Ausprägung 2", "Ausprägung 3"))
10. Was ist der Unterschied zwischen == c() und %in% c()
• mit dem %in% Operator fragt man: sind die Elemente im linken Objekt im rechten enthalten?
• mit == fragt man: sind die Elemente an jeder Position in den Objekten gleich?
11. summarize(median = median(X, na.rm=T)
• es fehlt eine Klammer zu
12. Unterschied zwischen "summarize" und "summarise"
• beide Funktionen sind synonym, jedoch überlagen sich die Namen manchmal mit den Namen anderer Pakete, z.B. beinhaltet das Paket Hmisc auch eine Funktion "summarize"
• Ohne den Paketnamen mit :: vor die Funktion zu setzten geht R davon aus, dass Sie die Funktion des Pakets meinen, das Sie zuletzt geladen haben. (→ wird Masking genannt)

1. geom_flat_violin() (eingelesen von github mit source()) funktioniert nicht
• Paket plyr muss installiert werden
2. aes(size=geschl.f) funktioniert nicht
• fehlende Werte auf der Variablen geschl.f → ggplot weiß nicht, welche Größe zugeordnet werden soll
3. Boxplot wird nur als eine Linie angezeigt
• falsche Berechnung des Skalenmittelwerts, der keine Varianz aufzeigte
4. Wann benutzt man bei ggplot2 color und wann fill?
• color: Umrisse, fill: Fläche unter dem geom einfärben
5. Regressionsgerade für Männer (nach Filtern) wird nicht angezeigt
• Faktor wurde mit Ausprägung "männlich" erstellt, jedoch wurde nach "m" gefiltert → es kann immer nur nach einer existierenden Variablenausprägung gefiltert werden
6. Wofür steht object in der Funktion mean_cl_normal(object, ...)?
• Objekt = Vektor bzw. Variable eines Datensatzes

Signifikanztests

1. nur Mittelwert und keine SD gegeben → klappt nicht t.test() zu verwenden
• manuelle Berechnung mit Formeln aus der Vorlesung
2. Was ist die Teststatistik?
• z-Wert, t-Wert, etc. (der Wert der getestet wird, nicht der Standardfehler!)
3. Entspricht die Effektstärke d dem z-Wert?
• Nein, die Formeln sind leicht unterschiedlich (Standardabweichung vs. Standardfehler)
4. Fehler bei Berechnung der Effektgröße d, weil d>1?
• kein Fehler, d kann problemlos >1 werden
5. Wie die Grenzen des CI angeben, wenn gefragt ist, wie groß das CI ist?
• bei Frage nach der Größe gar keine Grenzen angeben, sondern Differenz aus oberer und unterer Grenze

Modellannahmen

1. Wofür steht das Kürzel "ncv"? (performance::check_model())
• ncv = non-constant variance → überprüft auf Unterschiede in der Varianz (Homoskedastizität)

Bayesianische Statistik

1. Bayes Factor: Um welchen Faktor ist die Nullhypothese wahrscheinlicher als die Alternativhypothese?
• Kehrwert des Bayes Factor bilden: BF01 = 1 / BF10
2. Wie kann ich einen Bayes Factor von >999 umwandeln?
• Bayes Factor von >999 kann man wie Bayes Factor = 999 behandeln
• durch die Rundung der Werte keine Auswirkung

Assoziationsmaße

1. Warum funktioniert goodnessOfFitTest(daten§fit.f) nicht?
• Variablen werden mit $, nicht mit § ausgewählt
2. Konventionen von interpret_r() stimmt teilweise nicht mit Konventionen der zugehörigen Webseite überein
• Konventionen von interpret_r() stimmen!

ANOVA

1. Fehlermeldung bei emmeans()-Befehl: Error in ref_grid(object,...) : Can't handle an object of class "formula"...
• Komma fehlt hinter anova.einf im emmeans()-Befehl