In diesem Kapitel sehen Sie grafische Methoden zur Exploration von Zusammenhängen bei kategorialen (nominalskalierten) Variablen.




Assoziationsplot



Script


# Inspektion des Datensatzes


HairEyeColor


Console


, , Sex = Male

Eye
Hair Brown Blue Hazel Green
Black 32 11 10 3
Brown 53 50 25 15
Red 10 10 7 7
Blond 3 30 5 8

, , Sex = Female

Eye
Hair Brown Blue Hazel Green
Black 36 9 5 2
Brown 66 34 29 14
Red 16 7 7 7
Blond 4 64 5 8








# Zusammenfassung der Geschlechtertabellen


HEC_all <- margin.table(HairEyeColor, c(1, 2))
HEC_all


Console


Eye
Hair Brown Blue Hazel Green
Black 68 20 15 5
Brown 119 84 54 29
Red 26 17 14 14
Blond 7 94 10 16








Script


# Assoziationsplot


assocplot(HEC_all, col=c(my_blue, my_red), xlab="Haarfarbe", ylab="Augenfarbe")


Plot







Mosaikplot



Script


# Einfacher Mosaikplot: mosaicplot(HairEyeColor)
# Interpretationsbeispiel mit anderer Anordnung und Bezeichnungen


HEC <- HairEyeColor
dimnames(HEC)=list(c("schwarz", "braun", "rot", "blond"),
c("braun", "blau", "nussbraun", "grün"),
c("", ""))
names(dimnames(HEC))<- c("Haarfarbe", "Augenfarbe", "Geschlecht")
par(mar=c(2,2,2,1))
mosaicplot(~Geschlecht+Augenfarbe+Haarfarbe, data=HEC,
           main="Mosaikplot für die HairEyeColor-Daten",
           xlab="männlich             Geschlecht              weiblich",
           ylab="Augenfarbe", color=c(my_blue, my_blue2, my_red,my_red2))
)


Plot










Script


# Zurücksetzen auf Standardparameter


par(mar=c(5, 4, 4, 2) + 0.1)