R ist ein großer Taschenrechner mit dem logische Abfragen einfach durchgeführt werden können.

& # und
| # ODER 
== # gleich
!= # ungleich
<= # kleiner gleich
>= # größer gleich 
< # kleiner als 
> # größer als

Weitere numerische Funktionen:

abs() # Betrag einer Zahl
sqrt() # Quadratwurzel
round() # runden
floor() # abrunden
ceiling() # aufrunden
sum() # Summe
prod() # Produkt
log() # Logarithmus
log10() # Logarithmus zur Basis 10
log2()
exp() # Exponentialfunktion 
sin()
cos()
tan()

Import von Datensätzen

df <- read_csv2("activity_data.csv")
## ℹ Using "','" as decimal and "'.'" as grouping mark. Use `read_delim()` for more control.
## New names:
## Rows: 507 Columns: 475
## ── Column specification
## ──────────────────────────────────────────────────────── Delimiter: ";" chr
## (21): School, Class_name, Arm, Code_accelerometer, agd_raw_file_T1, agd... dbl
## (454): ...1, id, Wave, Class_number, Subject, B_MVPA_day, A_sedentary_da...
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data. ℹ
## Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
## • `` -> `...1`
View(df) # gibt einen ersten Überblick über den Datensatz
head(df) # zeigt die ersten fünf Spalten

Statistische Kenngrößen

Wenn fehlende Werte (NA) im Datensatz vorhanden sind, muss na.rm=T hinzugefügt werden.
mean(df$B_MVPA_day)
## [1] NA
mean(df$B_MVPA_day, na.rm=TRUE)
## [1] 80.44439
median(df$B_MVPA_day, na.rm=T) # Median
## [1] 78.65
sd(df$B_MVPA_day, na.rm=T) # Standardabweichung
## [1] 21.01019
IQR(df$B_MVPA_day, na.rm=T) #Interquartilsabstand
## [1] 28.445
max(df$B_sedentary_day) # Maximum
## [1] NA
max(df$B_sedentary_day, na.rm=T)
## [1] 686.2643
max(df$B_sedentary_day, na.rm=T)/60 # in Stunden
## [1] 11.43774
min(df$B_sedentary_day) # Minimum
## [1] NA
min(df$B_sedentary_day, na.rm=T)
## [1] 261.0556
min(df$B_sedentary_day, na.rm=T)/60 # in Stunden
## [1] 4.350927
round(max(df$B_sedentary_day, na.rm=T)/60) # gerundet in Stunden
## [1] 11

Daten visualisieren

Die Daten bzw. Variablen können veranschaulicht werden. Zur Interpretation von Boxplots siehe https://bjoernwalther.com/boxplot-interpretieren/

Note that the echo = FALSE parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.