B Glossar

Für diejenigen, die in Mathe immer ein bisschen verwirrt waren, sobald Symbole benutzt wurden:
Hier ein bisschen Vokabular.

B.1 Griechische Buchstaben

Das hier ist kein vollständiges griechisches Alphabet (das könnt ihr gefällist selber googlen), sondern nur ein kleiner Auszug der griechischen Buchstaben, die euch in QM so begegnen können.

Buchstabe Sprich Benutzung
\(\alpha\) “Alpha” Testniveau (QM2)
\(\beta\) “Beta” Fehler 2. Art (QM2)
\(\gamma\) “Gamma” Statistik / Effektgröße
\(\delta\), \(\Delta\) “Delta” (kleines, großes) Effektgröße, allgemein “Unterschied”, “Differenz”
\(\eta\) “Eta” Statistik / Effektgröße (QM1, QM2)
\(\lambda\) “Lambda” Statistik / Effektgröße (QM1)
\(\mu\) “Mü” Populationsmittelwert; Mittelwert in der Inferenzstatistik
\(\pi\) “Pi” Das mit dem Kreis halt. Wisstschon.
\(\rho\) “Rho” Statistik / Effektgröße; Alternative zu Pearson’s \(r\)
\(\sigma\), \(\Sigma\) “Sigma” (kleines, großes) Standardabweichung in der Population bzw. Summenzeichen (\(\sum^n_{i = 1}\))
\(\phi\) “Phi” Statistik / Effektgröße (QM1)
\(\chi\) “Chi” (meistens “tschi”) (Test-)Statistik (QM1, QM2)
\(\omega\), \(\Omega\) Omega (kleines, großes) Effektgröße (QM2)

B.2 “Was für eine Taste?”

B.2.2 Zeichen

Wenn wir von bestimmten Zeichen reden, ist es gut, wenn ihr wisst wovon wir reden.
Die Zeichen findet ihr alle auf eurer Tastatur. Wenn ihr nicht wisst wie ihr sie eingebt, dann googlet ihr “Wie gebe ich XYZ ein”. Die Mac-UserInnen hängen noch “auf Mac” an die Suchanfrage.

  • Klammern:
    • ( ): Runde Klammern / Parentheses / Round Parentheses
    • { }: Geschweifte Klammern / Curly Braces
    • [ ]: Eckige Klammern / Brackets
    • < >: Spitze Klammern / auch “größer” bzw. “kleiner” Zeichen
  • Anführungszeichen:
    • ` `: Backticks, Akzent
    • " ": Doppelte Anführungszeichen / Double Quotes
    • ' ': Einfache Anführungszeichen / Single Quotes / Meistens als Apostroph benutzt
  • Rechenzeichen
    • +: Plus
    • -: Minus, Bindestrich. Kein Unterstrich. Bindestrich.
    • /: Geteilt durch, Slash
    • ^: Hoch / Circumflex
  • Logische Operatoren
    • ==: Doppeltes = Zeichen Ohne Leerzeichen dazwischen
    • !=: Nicht gleich, Ausrufezeichen und Gleicheitszeichen Ohne Leerzeichen dazwischen
    • |: Gerader Strich, auch “Pipe”
    • >: Größer als
    • <: Kleiner als
    • >=: Größer gleich Ohne Leerzeichen dazwischen
    • <=: Kleiner gleich Ohne Leerzeichen dazwischen
  • Andere Zeichen:
    • !: Ausrufezeichen
    • $: Dollar-Zeichen. Nicht §. Das ist was anderes.
    • /: Slash, “Geteilt durch”
    • \: Backslash. Gegenstück zu /. Teilt nicht.
    • -: Bindestrich, Minus
    • #: Für Kommentare. Raute, Lattenzaun, Octothorpe. Nein, kein Hashtag.

B.3 Übersicht: Grundfunktionen

In all den Kapiteln werden ein großer Haufen Funktionen bereits vorgestellt, genutzt und erklärt. Eine kurze Übersicht ist dennoch, oder daher, bestimmt nicht verkehrt.

B.3.1 Statistiken

Für einen kurzen Blick auf die Daten:

Funktionsname macht: Beispiel
mean() Mittelwert berechnen mean(qm$alter, na.rm = T)
median() Median berechnen median(qm$alter, na.rm = T)
sd() Standardabweichung sd(qm$alter, na.rm = T)
var() Varianz var(qm$alter, na.rm = T)
quantile() Quantile (default: 4) quantile(qm$alkohol, type = 3)
table() einfache Häufigkeits- oder Kontingenztabelle table(qm$gender, qm$ons)
summary() einfache Übersicht eines Objekts summary(qm), summary(qm$alter)

B.3.2 Zahlenreihen

Manchmal braucht man einfach 100x abwechselnd 1 und 2, eine einfache Durchnummerierung oder eine Hand voll normal-/t-/\(\chi^2\)/etc.-verteilter Zufallszahlen.

Funktionsname macht: Beispiel
a:b Sequenz von a bis b 1:10
seq() gibt eine beliebige Sequenz aus seq(from = 10, to = 91, by = 9)
seq_len() zählt von 1 bis Argument seq_len(20)
seq_along() wie seq_len(), nur entlang eines Vektors seq_along(qm$gender)
rep() wiederholt etwas (nicht nur Zahlen!) n mal rep(c(2, 4), times = 5)
times sagt, wie oft das Ganze rep(c("fuck", "yeah"), times = 5)
each sagt, wie oft jedes Einzelne rep(c("fuck", "yeah"), each = 3)
rnorm() erstellt n normalverteilte Zufallszahlen rnorm(n = 30, mean = 100, sd = 15)
rt() erstellt n t-verteilte… rt(n = 30, df = 12)
rchisq() \(\chi^2\)-verteilte…
rbeta() beta-verteilte…
rpois() poisson-verteilte…
\(\rightarrow\) siehe ?Distributions

B.3.3 Arithmetik (“rechnen”)

Und manchmal möchte man einfach nur ein bisschen was ausrechnen.

Funktionsname macht: Beispiel
sum() Summe bilden sum(qmsurvey$arbeit)
cumsum() Kumulierte Häufigkeiten bilden cumsum(qmsurvey$arbeit)
diff() Differenzen bilden diff(qmsurvey$arbeit)