Es gibt einige Datensätze, die in R hinterlegt sind und die man sich zum Üben einfach ins Environment laden kann, wenn man ihren Namen kennt. Hier findet sich eine Übersicht von einigen Datensätzen (wenn man auf den Namen eines Datensatzes klickt, erscheint eine Beschreibung der Variablen).

Die Datensätze lassen sich über folgenden Befehl ins Environment laden und dann ganz normal bearbeiten:

#name <- as.data.frame(name)

Aufgabe 1: Insektensprays

Datensatz

InsectSprays <- as.data.frame(InsectSprays)

Spray = verschiedene Sprays (A-F)

Count = Anzahl von Insekten auf der Haut

Aufgaben:

Folgende Hypothese wurde aufgestellt: Die Sprays unterscheiden sich in ihrer Wirksamkeit.

Ein anderes Forschungsteam, das sich mit denselben Daten beschäftigt, hat eine andere Hypothese über die Wirksamkeit. Dieses Team vermutet, dass Spray A weniger wirksam (= höhere Mengen Insekten auf der Haut) sei als alle anderen Sprays.

Aufgabe 2: Zahnwachstum bei Meerschweinchen

Datensatz

ToothGrowth <- as.data.frame(ToothGrowth)

dose = Dosierung von Vitamic C Supplements, die dem Meerscheinchen gegeben wurden (in milligramm)

supp = Art der Verabreichung (OJ = Orange Juice, VC = Ascorbinsäure)

len = Zahnlänge

Aufgaben:

Es wird vermutet, dass eine höhere Dosierung Vitamin C zu mehr Zahnwachstum (längeren Zähnen) führt. Dabei soll für die Art der Verabreichung kontrolliert werden.

Auf Basis der Ergebnisse der ersten Analyse soll nun zielgerichteter getesten werden, a) ob es einen positiven linearen Trend zwischen Dosis und Zahnlänge gibt, und b) ob die Zahnlänge bei der Gruppe mit der höchsten Dosis höher war als bei den Gruppen darunter, und ob sich diese Gruppen ebenfalls noch unterscheiden. Berücksichtigen Sie dabei weiterhin auch die Verabreichungsform und mögliche Interaktionen.

Aufgabe 3: Drachen

Der IQ von 480 Drachen wurde bestimmt. Weiterhin wurde ihre Körperlänge gemessen sowie ihr Wohnort (Gebirge und konkreter Ort innerhalb des Gebirges) notiert (Beispiel von https://gkhajduk.github.io/2017-03-09-mixed-models/).

Daten:

dragons <- read.csv("dragons.csv", stringsAsFactors=TRUE)