Untersuchung einzelner Merkmale in R

Lukas Arnold
Simone Arnold
Florian Bagemihl
Matthias Baitsch
Marc Fehr
Franca Hollmann
Maik Poetzsch
Sebastian Seipel

2026-03-19

Übersicht Dataframes für diese Folien

Name Inhalt
d_wb_all Weltbank - Alle Länder, alle Jahre
d_wb_2012 Wie d_wb_all, aber nur für das Jahr 2012
d_wb_countries Wie d_wb_all, aber nur ausgewählte Länder
d_wb_countries_2012 Wie d_wb_countries, aber nur für das Jahr 2012
d_ns_bochum_tag Tageswerte für Niederschläge in Bochum
d_ns_bochum_monat Monatswerte für Niederschläge in Bochum

Quellen: https://data.worldbank.org und https://www.dwd.de

1 Werte plotten mit geom_col()

Beispieldatensatz

d <- tibble(
  A = c("X", "Y", "X", "Z", "Z", "X"),
  B = c(1.5, 5.0, 4.5, 2.0, 1.0, 2.0),
  C = c("U", "V", "V", "W", "V", "W")
)
  • Mit tibble auf die Schnelle einen Dataframe erzeugen
  • Werte für ein Merkmal mit c(...) kombinieren
  • Zeichenketten in Anführungszeichen eingeben
  • Mit <- wird der Dataframe der Variablen d zugewiesen

Minimalbeispiel

ggplot(data = d) +
  geom_col(mapping = aes(x = A, y = B))
  • Höhe der Säule aus Summe der Werte von Merkmal B

Füllfarbe nach drittem Merkmal

ggplot(data = d) +
  geom_col(mapping = aes(x = A, y = B, fill = C))
  • Mit fill = <M> Merkmal für Füllfarbe angeben

Nebeneinander

ggplot(data = d) +
  geom_col(mapping = aes(x = A, y = B, fill = C), position = "dodge")
  • Nebeneinander anordnen mit position = "dodge"

Als Balkendiagramm

ggplot(data = d) +
  geom_col(mapping = aes(x = A, y = B, fill = C)) +
  coord_flip()
  • Mit coord_flip() Koordinatenachsen vertauschen

Mit echten Daten…

Treibhausgasemissionen (2012)

ggplot(data = d_wb_countries_2012) +
  geom_col(mapping = aes(x = country, y = gge))
  • Zur Erinnerung: gge steht für Greenhouse Gas Emissions

Treibhausgasemissionen bunt (2012)

ggplot(data = d_wb_countries_2012) +
  geom_col(mapping = aes(x = country, y = gge, fill = region))
  • Nach Weltregion eingefärbt

Treibhausgasemissionen pro Kopf (2012)

ggplot(data = d_wb_countries_2012) +
  geom_col(mapping = aes(x = country, y = gge / pop, fill = region))
  • Rechnen mit Merkmalen: y = gge / pop

Treibhausgasemissionen über die Zeit

ggplot(data = d_wb_countries) +
  geom_col(mapping = aes(x = year, y = gge, fill = country))
  • Jahreszahl für x-Achse

Treibhausgasemissionen über die Zeit pro Kopf

ggplot(data = d_wb_countries) +
  geom_col(mapping = aes(x = year, y = gge / pop, fill = country))
  • Rechnen mit Merkmalen: y = gge / pop

Treibhausgasemissionen anteilig

ggplot(data = d_wb_countries) +
  geom_col(mapping = aes(x = year, y = gge, fill = country), position = "fill")
  • Selbe Höhe für alle Balken mit position = "fill" \(\rightarrow\) Anteile ablesbar

Ring- und Kreisdiagramme…

1. Schritt: Eine Säule mit Füllfarbe

ggplot(data = d_wb_countries_2012) +
  geom_col(mapping = aes(x = 0, y = pop, fill = country))
  • x-Wert fest, Höhe nach Merkmal B, Füllfarbe nach Merkmal A

2. Schritt: Bereich auf der x-Achse

ggplot(data = d_wb_countries_2012) +
  geom_col(mapping = aes(x = 0, y = pop, fill = country)) +
  lims(x = c(-1.5, 0.5))
  • Bereich auf der x-Achse mit lims(x = c(-1.5, 0.5))

3. Schritt: Koordinatentransformation

ggplot(data = d_wb_countries_2012) +
  geom_col(mapping = aes(x = 0, y = pop, fill = country)) +
  lims(x = c(-1.5, 0.5)) +
  coord_polar(theta = "y")
  • y-Koordinate wird für den Winkel verwendet

Kreisdiagramm

ggplot(data = d_wb_countries_2012) +
  geom_col(mapping = aes(x = 0, y = pop, fill = country)) +
  coord_polar(theta = "y")
  • Wie Ringdiagramm, aber kein Bereich für x-Werte vorgeben

Ohne Schnickschnack

ggplot(data = d_wb_countries_2012) +
  geom_col(mapping = aes(x = 0, y = pop, fill = country)) +
  coord_polar(theta = "y") +
  theme_void()
  • Themes behandeln wir noch ausführlich

2 Häufigkeitsverteilungen mit geom_bar()

Wie geom_col() aber mit Zählen

Beispieldatensatz

d <- tibble(
  farbe = c("rot", "gruen", "blau", "gruen", "rot", "gruen")
)

Minimalbeispiel

ggplot(data = d) + geom_bar(mapping = aes(x = farbe))
  • Wie funktioniert das? Mit einer statistischen Transformation!

Statistische Transformation

Funktionsweise

  • Daten werden vor dem Plotten transformiert
  • Dabei wird eine neue Tabelle erzeugt
  • Voreingestellte statistische Transformation für geom_bar: Zählen
  • Transformierte Daten werden geplottet

Mit echten Daten…

Anzahl der Länder pro Region

ggplot(data = d_wb_2012) + geom_bar(mapping = aes(x = region))
  • Funktioniert, weil jedes Land genau einmal in d_wb_2012 vorkommt

Anzahl der Länder pro Region

ggplot(data = d_wb_2012) + geom_bar(mapping = aes(x = region, fill = region))
  • Balken nach Region eingefärbt (redundant mit Achsenbeschriftung)

3 Histogramme mit geom_histogram()

Beispieldatensatz

d <- tibble(X = c(0, 0.5, 0.6, 0.8, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.9, 2.5, 2.6, 2.7))

ggplot(data = d) + geom_point(mapping = aes(x = X), y = 0, color = "red")

Histogramm

ggplot(data = d) +
  geom_histogram(mapping = aes(x = X)) +
  geom_point(mapping = aes(x = X), y = 0, color = "red")
  • Hinweis vom Programm: Voreinstellung nicht gut

Hilfetext zu geom_histogram

Aus der Dokumentation zu geom_histogram

Histogramm anpassen 1/5

ggplot(data = d) +
  geom_histogram(mapping = aes(x = X), binwidth = 0.5) +
  geom_point(mapping = aes(x = X), y = 0, color = "red")
  • Klassenbreite mit binwidth

Histogramm anpassen 2/5

ggplot(data = d) +
  geom_histogram(mapping = aes(x = X), binwidth = 0.5, boundary = 0) +
  geom_point(mapping = aes(x = X), y = 0, color = "red")
  • Klassengrenze mit boundary

Histogramm anpassen 3/5

ggplot(data = d) +
  geom_histogram(mapping = aes(x = X), binwidth = 0.5, boundary = 0, closed = "left") +
  geom_point(mapping = aes(x = X), y = 0, color = "red")
  • Art der Intervalle (linksoffen, rechtsoffen) mit closed

Histogramm anpassen 4/5

ggplot(data = d) +
  geom_histogram(mapping = aes(x = X, y = after_stat(density)), binwidth = 0.5, boundary = 0, closed = "left") +
  geom_point(mapping = aes(x = X), y = 0, color = "red")
  • Relative Häufigkeiten mit y = after_stat(density)

Histogramm anpassen 5/5

ggplot(data = d) +
  geom_histogram(mapping = aes(x = X, y = after_stat(density)), breaks = c(0, 1, 1.5, 1.75, 4)) +
  geom_point(mapping = aes(x = X), y = 0, color = "red")
  • Unterschiedliche Klassengrößen mit breaks = c(...)

Mit echten Daten…

Niederschläge (Tag) in Bochum

ggplot(data = d_ns_bochum_tag) +
  geom_histogram(mapping = aes(x = Niederschlag), binwidth = 0.5, boundary = 0)

Niederschläge (Monat) in Bochum

ggplot(data = d_ns_bochum_monat) +
  geom_histogram(mapping = aes(x = Niederschlag), binwidth = 15, boundary = 0)

Niederschläge (Monat, relative Häufigkeit) in Bochum

ggplot(data = d_ns_bochum_monat) +
  geom_histogram(mapping = aes(x = Niederschlag, y = after_stat(density)), binwidth = 15, boundary = 0)

4 Verteilungsfunktionen mit geom_step() und Transformation

Minimalbeispiel geom_step()

ggplot(data = tibble(X = c(0, 1, 3), Y = c(2, 1, 3))) +
  geom_step(mapping = aes(x = X, y = Y)) +
  geom_point(mapping = aes(x = X, y = Y), color = "red")

Beispieldaten

d <- tibble(
  X = c(0.0, 0.3, 0.2, 0.6, 0.3, 0.9, 1.0, 0.3, 0.6, 0.3),
  Y = c("a", "a", "a", "b", "b", "b", "a", "b", "a", "b")
)
ggplot(data = d) +
  geom_dotplot(mapping = aes(x = X, fill = Y), stackgroups = TRUE, dotsize = 0.5)

Empirische Verteilungsfunktion

ggplot(data = d) +
  geom_dotplot(mapping = aes(x = X), dotsize = 0.5) +
  geom_step(mapping = aes(x = X), stat = "ecdf")
  • stat = "ecdf" meint Empirical Cumulative Densitiy Function

Empirische Verteilungsfunktion getrennt

ggplot(data = d) +
  geom_dotplot(mapping = aes(x = X, fill = Y), stackgroups = TRUE, dotsize = 0.5) +
  geom_step(mapping = aes(x = X, color = Y), stat = "ecdf")
  • Für jede Ausprägung von Merkmal Y eine Kurve

Absolute kumulierte Häufigkeitsverteilung

ggplot(data = d) +
  geom_dotplot(mapping = aes(x = X), dotsize = 0.5) +
  geom_step(mapping = aes(x = X, y = nrow(d) * after_stat(y)), stat = "ecdf")
  • In ggplot nicht vorgesehen und daher kompliziert

Mit echten Daten…

Monatliche Niederschläge

ggplot(data = d_ns_bochum_monat) +
  geom_step(mapping = aes(x = Niederschlag), stat = "ecdf")
  • So gut wie kein Monat ohne Regen

Tägliche Niederschläge

ggplot(data = d_ns_bochum_tag) +
  geom_step(mapping = aes(x = Niederschlag), stat = "ecdf")
  • Warum ganz anders als für die monatlichen Niederschläge?

5 Zusammenfassung

Werte darstellen mit geom_col()

ggplot(data = d) +
  geom_col(mapping = aes(x = <M>, y = <M>, fill = <M>, color = <M>), Argumente)

Aesthetics Beschreibung Optional
x Merkmal für x-Position Nein
y Merkmal für Höhe der Balken Nein
fill Merkmal für Füllfarbe Ja
color Merkmal für Linienfarbe Ja

Argumente Beschreibung
position Gesamte y-Achse mit position = "fill"
Balken nebeneinander mit position = "dodge"

Zählen und darstellen mit geom_bar()

ggplot(data = d) +
  geom_bar(mapping = aes(x = <M>, fill = <M>, color = <M>), Argumente)

Aesthetics Beschreibung Optional
x Merkmal für x-Achse (wird gezählt) Nein
fill Füllfarbe Ja
color Linienfarbe Ja

Argumente Beschreibung
position Gesamte y-Achse mit position = "fill"
Balken nebeneinander mit position = "dodge"

\(\rightarrow\) Wie geom_col aber ohne y

Histogramme mit geom_histogram()

ggplot(data = d) +
  geom_histogram(mapping = aes(x = <M>, y = after_stat(density), fill = <M>), Argumente)

Aesthetics Beschreibung Optional
x Merkmal, das gezählt werden soll Nein
y Relative Häufigkeiten mit y = after_stat(density)) Ja
fill Merkmal für Füllfarbe Ja

Argumente Beschreibung
bins Anzahl der Klassen
binwidth Klassenbreite
center Mitte einer Klasse
boundary Grenze zwischen zwei Klassen
breaks Klassengrenzen
closed Intervalle geschlossen (“left” oder “right”)

Empirische Verteilungsfunktion mit geom_step()

ggplot(data = d) +
  geom_step(mapping = aes(x = <M>, color = <M>), stat = "ecdf")

Aesthetics Beschreibung Optional
x Merkmal für empirische Verteilungsfunktion Nein
color Merkmal für Farbe Ja