boxplot_with_points

vis

tidyverse

Published

September 16, 2025

1 Aufgabe

Visualisieren Sie die das Körpergewicht von Pinguinen (palmerpenguins) in Abhängigkeit vom Geschlecht der Tiere. Entfernen Sie vorab etwaige fehlende Werte.

Hinweise:

Beachten Sie die üblichen Hinweise des Datenwerks.

2 Lösung

library(tidyverse)
library(easystats)
library(ggpubr)

2.1 Daten improtieren

penguins <- read.csv("https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/palmerpenguins/penguins.csv")

2.2 Fehlende Werte entfernen

penguins_filtered <-
  penguins |> 
  filter(sex == "male" | sex == "female")

2.3 Visualisieren

ggboxplot(penguins_filtered, 
          x = "sex",
          y = "body_mass_g") + geom_jitter(width = 0.1,
                                           alpha = .6)

2.4 Bonus: Mittelwert hinzufügen:

ggboxplot(penguins_filtered, 
          x = "sex",
          y = "body_mass_g") + 
  geom_jitter(width=0.1, alpha = .6) +
  stat_summary(geom = "point", fun = mean, color = "red", size = 3)

---
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date: 2025-09-16
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- vis  # ENTER CATEGORIES HERE
- tidyverse


bibliography: "../../library-ses.bib"

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  opts_chunk:
    out.width: "75%"

---





# Aufgabe 

Visualisieren Sie die das Körpergewicht von Pinguinen (`palmerpenguins`) in Abhängigkeit vom Geschlecht der Tiere.
Entfernen Sie vorab etwaige fehlende Werte.

Hinweise:


- Beachten Sie die üblichen [Hinweise](https://datenwerk.netlify.app/hinweise) des Datenwerks.


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# Lösung 

```{r}
library(tidyverse)
library(easystats)
library(ggpubr)
```
## Daten improtieren

```{r}
penguins <- read.csv("https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/palmerpenguins/penguins.csv")
```


## Fehlende Werte entfernen

```{r}
penguins_filtered <-
  penguins |> 
  filter(sex == "male" | sex == "female")
```

## Visualisieren

```{r}
ggboxplot(penguins_filtered, 
          x = "sex",
          y = "body_mass_g") + geom_jitter(width = 0.1,
                                           alpha = .6)
```

## Bonus: Mittelwert hinzufügen:



```{r}
ggboxplot(penguins_filtered, 
          x = "sex",
          y = "body_mass_g") + 
  geom_jitter(width=0.1, alpha = .6) +
  stat_summary(geom = "point", fun = mean, color = "red", size = 3)
```