Datenqualität und -bereinigung

R für SAS-Anwender:innen

Melinda Higgins, PhD

Research Professor/Senior Biostatistician Emory University

Verteilungen prüfen

# Continue with davismod
davismod %>%
  head(5)

  sex weight height repwt repht      bmi diffht difflow          bmicat
1   M     77    182    77   180 23.24598     -2   FALSE 1. underwt/norm
2   F     58    161    51   159 22.37568     -2   FALSE 1. underwt/norm
3   F     53    161    54   158 20.44674     -3    TRUE 1. underwt/norm
4   M     68    177    70   175 21.70513     -2   FALSE 1. underwt/norm
5   F     59    157    59   155 23.93606     -2   FALSE 1. underwt/norm

Verteilungen prüfen

# Kennzahlen für bmi, min, max, Median prüfen
davismod %>%
  pull(bmi) %>%
  summary()

   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
  15.82   20.23   21.84   24.70   23.94  510.93

Beachte: Max. ist > 500

Verteilungen visualisieren

# Dotplot für bmi mit geom_dotplot()
ggplot(davismod, aes(bmi)) +
  geom_dotplot()

Punktdiagramm von bmi

AusrAusreißer finden

# Daten sortieren mit arrange(), letzte 6 Zeilen mit tail()
davismod %>%
  arrange(bmi) %>%
  tail()

    sex weight height repwt repht       bmi diffht difflow    bmicat
195   M     89    173    86   173  29.73704      0   FALSE 2. overwt
196   M    102    185   107   185  29.80278      0   FALSE 2. overwt
197   M    103    185   101   182  30.09496     -3    TRUE  3. obese
198   M    101    183   100   180  30.15916     -3    TRUE  3. obese
199   M    119    180   124   178  36.72840     -2   FALSE  3. obese
200   F    166     57    56   163 510.92644    106   FALSE  3. obese

Annahme visualisieren: `weight <= height`

# Streudiagramm mit Referenzlinie y=x
ggplot(davismod,
       aes(weight, height)) +
  geom_point() +
  geom_abline(intercept=0, slope=1)

Streudiagramm: height nach weight für davismod

Fälle mit Fehlern herausfiltern

# filter() aus dplyr nutzen, Fälle mit bmi < 100 behalten
daviskeep <- davismod %>%
  filter(bmi < 100)

# Letzte 6 Zeilen ansehen
daviskeep %>%
  arrange(bmi) %>%
  tail()

    sex weight height repwt repht      bmi diffht difflow    bmicat
194   F     75    162    75   158 28.57796     -4    TRUE 2. overwt
195   M     89    173    86   173 29.73704      0   FALSE 2. overwt
196   M    102    185   107   185 29.80278      0   FALSE 2. overwt
197   M    103    185   101   182 30.09496     -3    TRUE  3. obese
198   M    101    183   100   180 30.15916     -3    TRUE  3. obese
199   M    119    180   124   178 36.72840     -2   FALSE  3. obese

Bereinigtes bmi visualisieren

# Dotplot von bmi
ggplot(daviskeep, aes(bmi)) +
  geom_dotplot()

Punktdiagramm von bmi aus daviskeep

Abalone-Datensatz: letzter Feinschliff

Annahmen für den Abalone-Datensatz prüfen
Fälle entfernen, die Annahmen verletzen
Datensatz für Analyse und Modelle finalisieren

ANNAHMEN:

Alle Messwerte sollten > 0 sein
length ist die längste Schalendimension
height und diameter sind < length
wholeWeight ist das Gesamtgewicht
Andere Gewichte sind < wholeWeight

Abalone-Schale

Lass uns den Abalone-Datensatz untersuchen und bereinigen

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