d_raw <-
tibble::tribble(
~Variable, ~Skalenniveau, ~Nominalniveau, ~Ordinalniveau, ~Intervallniveau, ~Verhältnisniveau, ~stetig, ~diskret,
"Temperatur in Celcius", "Intervallskala", 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L,
"Temperatur in Kelvin", "Verhältnisskala", 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L,
"Temperatur in Fahrenheit", "Verhältnisskala", 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L,
"Alter", "Verhältnisskala", 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L,
"Schuhgröße", "Verhältnisskala", 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L,
"Gewicht einer Person", "Verhältnisskala", 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L,
"Gewicht eines Tieres", "Verhältnisskala", 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L,
"Gewicht eines Buches", "Verhältnisskala", 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L,
"Gewicht einer Maschine", "Verhältnisskala", 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L,
"Anzahl Geschwister in einer Familie", "Verhältnisskala", 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L,
"Anzahl Kinder in einer Familie", "Verhältnisskala", 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L,
"Ranking von Hochschulen (1. Platz XYZ, 2. Platz ABC, …)", "Ordinalskala", 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L,
"IQ", "Intervallskala", 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L,
"Augenfarbe", "Nominalskala", 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
"Haarfarbe", "Nominalskala", 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
"Präferenz für eine Partei", "Nominalskala", 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
"Beliebtester Politiker einer Person", "Nominalskala", 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
"Umsatz einer Firma", "Verhältnisskala", 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L,
"Gewinn einer Firma", "Verhältnisskala", 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L,
"Geschlecht", "Nominalskala", 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
"Nationalität", "Nominalskala", 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
"Rangfolge der Lieblingsspeisen einer Person", "Ordinalskala", 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L,
"Ergebnis bei Talent-Show (1. Platz Mr. Cool, 2. Platz Mr. Bright, 3. Platz Mr. Right)", "Ordinalskala", 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L
)8 Skalenniveau1b
dyn
variable-levels
mchoice
paper
Schlüsselwörter
Aufgaben, Statistik, Prognose, Modellierung, R, Datenanalyse, Regression
8.1 Aufgabe
# Add "metric level":
d <-
d_raw %>%
mutate(metrisch =
case_when(Skalenniveau == "Intervallskala" | Skalenniveau == "Verhältnisskala" ~ 1,
TRUE ~ 0))d_sol <-
d %>%
sample_n(size = 4)
d_sol |>
select(1) |>
gt()| Variable |
|---|
| Ranking von Hochschulen (1. Platz XYZ, 2. Platz ABC, …) |
| Anzahl Geschwister in einer Familie |
| Temperatur in Kelvin |
| Gewinn einer Firma |
Geben Sie für jede der folgenden vier Variable an, ob sie über ein metrisches Skalenniveau verfügt!
8.2 Lösung
Hier ist ein Überblick über die Skalenniveau-Information der ausgewählten Variablen:
d_sol %>% gt::gt()| Variable | Skalenniveau | Nominalniveau | Ordinalniveau | Intervallniveau | Verhältnisniveau | stetig | diskret | metrisch |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ranking von Hochschulen (1. Platz XYZ, 2. Platz ABC, …) | Ordinalskala | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Anzahl Geschwister in einer Familie | Verhältnisskala | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 |
| Temperatur in Kelvin | Verhältnisskala | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 |
| Gewinn einer Firma | Verhältnisskala | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 |
Dementsprechend lauten die Lösungen zu den Items:
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