Übung 1 - Skalenniveaus
HS 2025
Erste Schritte mit R & RStudio
In dieser Übung sollen Sie einen ersten Einstieg in die Programmiersprache R und RStudio bekommen. Dazu werden Sie zwei kurze Videos auf YouTube schauen.
Aufgaben
Schauen Sie sich das folgenden YouTube Video an, dass einen kurzen Überblick zum Aufbau von RStudio bietet: https://www.youtube.com/watch?v=tyvEHQszZJs
Schauen Sie sich das folgende YouTube Video an, dass eine Übersicht zu den unterschiedlichen Datentypen in R gibt: https://www.youtube.com/watch?v=VtUVQWl0aRA
Das zweite Video ist auf Englisch. Wenn Sie Schwierigkeiten mit dem englischen Video haben, dann nutzen Sie die automatisch generierten Untertitel und deren Übersetzung auf Deutsch. Gewöhnen Sie sich jedoch daran, dass Sie immer wieder mit englischen Materialien Arbeiten werden.
Nehmen Sie sich Zeit für die beiden Videos und machen Sie sich Notizen zu Inhalten, die für Sie kompliziert sind. Das Tempo der Videos ist relativ hoch. Stoppen und wiederholen Sie Abschnitte, wenn Ihnen Inhalte unklar sind.
Übungen
Welche der folgenden Varriablen ist eine stetige quantitative Variable?
Die Variablen haben folgende Typen:
- Anzahl korrekt gelöster Aufgaben in einem IQ-Test: diskrete quantitative Variable
- Körpergrösse in cm: stetige quantitative Variable
- Hautfarbe: diskrete qualitative Variable
- Reaktionszeit in Sekunden: stetige quantitative Variable
- Rangplatz auf einer Bewerberliste: diskrete quantitative Variable
In einer empirischen Untersuchung haben Sie Reaktionszeiten in Millisekunden gemessen. Zur Auswertung hat ihr Kollege die Variablen in Sekunden transformiert und die minimal erlaubte Reaktionszeit von 300 Millisekunden von den gemessenen Variablen abgezogen. Welchen Einfluss hat die Transformation auf das Skalenniveau der resultierenden Variable?
Die Transformation ist eine positiv lineare Transformation. Konkret ergibt sich die endgültige Variable aus der Formel: Y = 1/1000 * (RTms - 300). Diese Transformation ist für intervall skalierte Variablen sinnvoll, durch die Subtraktion der minimalen Reaktionszeit verliert die Variable den absoluten Nullpunkt und ist deshalb noch intervall skaliert, statt der ursprünglichen absolut skalierten Reaktionszeit in Millisekunden.
Welche der folgenden Merkmale würde am ehesten auf einer Nominalskala gemessen?
Das Merkmal PLZ und Lieblingsfarbe hat klar unterschiedlichen Kategorien, die sich nicht ordnen lassen und sollte deshalb unabhängig von der konkreten Messmethode bei der Messung in einer nominal skalierten Variable resultieren.
Welche Aspekte bei der Messung von Merkmalen bestimmen das Skalenniveau der resultierenden Variable?
Für das Skalenniveau einer Variable sind die folgenden drei Aspekte der Messung relevant:
- Das Merkmal das gemessen wird: Zu einem gewissen Grad bestimmt das Merkmal welche Ausprägungen durch die Messung sinnvoll erfasst werden können und bestimmt damit das Skalenniveau
- Die Art der Messung bzw. Messmethode: Wie im Beispiel aus der Vorlesung (Messung von Wassertemperatur) können unterschiedliche Messmethoden in Variablen mit unterschiedlichen Skalenniveaus resultieren
- Wenn nach der Messung noch Transformationen mit der gemessenen Variable durchgeführt werden, dann kann sich je nach gewählter Transformation das Skalenniveau ändern.
Auf welchen Skalenniveaus können wir den Unterschied zwischen A und B sinnvoll mit dem Unterschied von B und C vergleichen
Die Differenzen zwischen Merkmalsausprägungen können ab dem Intervallskalen Niveau sinnvoll miteinander verglichen werden. Da alle Eigenschaften von niedrigeren Skalenniveaus auch für höhere Skalenniveaus gelten, können wir die Differenzen auch auf der Absolutskala interpretieren.
Mit welchen der folgenden Variablentypen in R kodiert man sinnvollerweise eine nominal skalierte Variable? (Mehrfachantworten Möglich)
Die Variablentypen character und factor eignen sich am ehesten um nominal skalierte Variablen zu kodieren. Dabei werden die Variablen zwar nicht direkt als numerische Werte gespeichert, aber die einzelnen Merkmalsausprägungen können so in den zugehörigen Kategorien gespeichert werden.
