Projektseminar

Beginn der Datenanalyse und Q&A

Julius Klingelhoefer

Juniorprofessur für Kommunikationswissenschaft

10.01.2023

Wilkommen zurück!

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Codebuch

📖📈

labelled-Package

  • Paket, um Beschreibungen und Werte für Variablen festzulegen

  • Orientiert sich am SPSS- oder STATA-Format (vgl. haven-package)

  • Wir können damit:

    • Ein Codebuch von Hand schreiben

    • Codebücher importieren

    • Codebücher exportieren

    • uvm!

  • Es gibt ein Cheat-Sheet

Variablen & Werte benennen

Variable:

dl_raw = dl_raw  %>% 
    set_variable_labels(id = "ID: ID Variable")

Wert:

dl_raw = dl_raw %>% 
    set_value_labels(probe_num = c("Probe 1" = 1, 
                                   "Probe 2" = 2, 
                                   "Probe 3" = 3, 
                                   "Probe 4" = 4, 
                                   "Probe 5/EOD" = 5)
    )

Alternativen:

  • Codebuch einlesen, z. B. von SoSciSurvey zur Verfügung gestellt

  • Schon belabelten Datensatz einlesen, z. B. im SPSS-Format mit haven

Labels ansehen

var_label(dl_raw$id)
[1] "ID: ID Variable"
val_labels(dl_raw$probe_num)
    Probe 1     Probe 2     Probe 3     Probe 4 Probe 5/EOD 
          1           2           3           4           5

Der belabelte Datensatz

  • Steht Ihnen jetzt auf Teams zur Verfügung

  • Ebenso ein Codebuch als .xlsx-Datei

Codebuch exportieren (Beispiel)

variable = colnames(dl_raw)
label = as.character(var_label(dl_raw))
v = val_labels(dl_raw)

values = NULL
for (i in 1:length(v)){
    values[i] = paste(paste(v[[i]], "=", names(v[[i]])), collapse = " / ")
}

codebook = data.frame(variable, label, values)
codebook[3,][1]; codebook[3,][2]; codebook[3,][3]
   variable
3 probe_num
                                 label
3 Probe Number: Trigger number per day
                                                                   values
3 1 = Probe 1 / 2 = Probe 2 / 3 = Probe 3 / 4 = Probe 4 / 5 = Probe 5/EOD

Warum ein Codebuch?

  • Open Science

  • Eigene Dokumentation

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