Lösungsvorschlag zu Aufgabe H.5

In Aufgabe H.5 sind Daten aus der Datei groesse.csv zu analysieren. Daher wird im ersten Schritt diese Datei eingelesen.

groesse <- read.csv("groesse.csv")

Dieser Befehl funktioniert, da sich die Datei groesse.csv in meinem aktuellen Arbeitsverzeichnis befindet.

Nun kommt meine Lösung zu dieser Aufgabe …

1. Spannweiten für die Größe von Männern und Frauen:

spannweite_w <- diff(range(groesse["frauen"]))
spannweite_w

## [1] 40

spannweite_m <- diff(range(groesse["maenner"]))
spannweite_m

## [1] 52

#Interquartialabstand für Männer und Frauen
interquartialabstand_w <- IQR(groesse$frauen, na.rm = TRUE)
interquartialabstand_m <- IQR(groesse$maenner, na.rm = TRUE)
interquartialabstand_w

## [1] 9

interquartialabstand_m

## [1] 11.25

#b)
#empirische Varianz der Köerpergrösse von Frauen und Männern
varianz_w <- var(groesse$frauen)
varianz_m <- var(groesse$maenner)
varianz_w

## [1] 52.51758

varianz_m

## [1] 59.82737

#empirische Standardabweichung der Körpergröße von Frauen und Männern
standardabweichung_w <- sd(groesse$frauen)
standardabweichung_m <- sd(groesse$maenne)
standardabweichung_w

## [1] 7.246901

standardabweichung_m

## [1] 7.734816

#c)
#histogramm der relativen Körpergrößen der Frau
hist(groesse$frauen, breaks= c(seq(150,195, by= 5)), include.lowest=TRUE, ylab="relative Häufigkeit",xlab="Größen der Frauen", main= "Histogramm der relativen Größe der Frauen", freq=FALSE, col="red")

#histogramm der relativen Körpergrößen der Männer
hist(groesse$maenner, breaks= c(seq(150,205, by= 5)), include.lowest=TRUE, ylab="relative Häufigkeit",xlab="Größen der Männer", main= "Histogramm der relativen Größe der Männer", freq=FALSE, col="blue")

#d)
#boxplot für Größen der Männer
boxplot(groesse$maenner, main="Boxplot für Größen der Männer", col="blue")

#boxplot für Größen der Frauen
boxplot(groesse$frauen, main="Boxplot für Größen der Frauen", col="red")

5. Ich würde nicht der Überschrift zustimmen, da bei den Männern wie in dem Histogramm zu erkennen ist, zwar einerseits eine bimodale Verteilung vorliegt, diese sich jedoch auf zwei beinahe aneinanderliegende Wertegruppen beschränkt. Es ist jedoch bemerkenswert, dass die Gruppe 180-185cm weniger vorkommt. Hier könnte man Ansätze zur Begründung der Überschriften sehen. Zusammenfassend ist somit zu sagen, dass Männer das extremere Geschlecht sind, nicht jedoch das “extreme”. Hiebei ist zum Beispiel der Interquartilabstand, der bei Männern um 2,25 größer ist, die Spannweite, um 12L größer, und die Varianz, um ca.7 größer, anzuführen.