Agora você quer representar a variável stfdem. Pense rapidamente em como você pode representar essa variável e tente escrever o código por conta própria. Só então, veja as possíveis soluções.
Experimente antes de olhar para as outras abas!
barplot <- ggplot(
pss,
aes(stfdem)
) +
geom_bar() +
scale_y_continuous(
breaks = seq(
0,
900,
100
)
) +
scale_x_continuous(
limits = c(
-0.5,
10.5
),
breaks = seq(
0,
10,
1
)
) +
geom_text(
stat = "count",
aes(label= ..count..),
vjust = -0.5,
size = 3.5,
color = "darkblue"
) +
labs(
x = "Zufriedenheit mit der Demkoratie",
y = "Häufigkeiten",
title = "Verteilung von stfdem")
barplot
hist <- ggplot(
pss,
aes(stfdem)
) +
geom_histogram(
aes(y = ..density..),
color = "lightgray",
fill = "gray",
binwidth = 1 # zusätzliches Argument wg pseudo-metrischen Daten
) +
geom_density(
alpha = 0.2,
fill = "lightblue",
bw = 1 # zusätzliches Argument wg pseudo-metrischen Daten (bw = binwidth)
) +
labs(
x = "Zufriedenheit mit Demokratie",
y = "Dichte",
title = "Histogramm stfdem (PSS)"
) +
scale_x_continuous(
breaks = seq(
0,
10,
1
),
limits = c(
-0.5,
10.5
)
)
hist
Ótimo se você conseguiu. Agora você quer verificar se há diferenças na variável por sexo.
Experimente antes de olhar para as outras abas!
stfdemDistrict <- ggplot(
pss,
aes(
stfdem,
fill = district
)
) +
geom_bar(position = position_dodge()) +
scale_y_continuous(
breaks = seq(
0,
200,
10
),
limits = c(
0,
200
)
) +
geom_text(
stat = "count",
aes(label= ..count..),
vjust = -1,
size = 3.5,
position = position_dodge(0.9)
) +
labs(
x = "Zufriedenheit mit Demkoratie",
y = "Häufigkeiten",
title = "Zufriedenheit mit der Demokratie nach Distrikt",
caption = "Data: Panem Social Survey."
) +
scale_fill_manual(
name = "Distrikt",
values = beyonce_palette(26)
) +
facet_grid(~district)
stfdemDistrict
stfdemDistrict2 <- ggplot(
pss,
aes(
stfdem,
fill = district
)
) +
geom_histogram(
aes(y = ..density..),
alpha = 0.5,
binwidth = 1,
position = "identity"
) +
geom_density(
alpha = 0.2,
bw = 1
) +
facet_grid(
.~ district
) +
scale_fill_manual(values = beyonce_palette(72)) +
labs(
x = "Zufriedenheit mit Demkoratie",
y = "Density",
title = "Histogramm von stfdem",
caption = "Data: Panem Social Survey."
) +
theme(legend.position = "none")
stfdemDistrict2
stfdemDistrict3 <- ggplot(
pss,
aes(
stfdem,
district,
fill = district
)
) +
geom_density_ridges(
scale = 0.9,
alpha = 0.4
) +
scale_x_continuous(
limits = c(
0,
10
),
breaks = seq(
0,
10,
1
)
) +
theme_ridges() +
theme(legend.position = "none")
stfdemDistrict3
Vamos para a visualização de correlação!