{"id":2217,"date":"2023-07-23T05:12:02","date_gmt":"2023-07-23T05:12:02","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/r-statistiken-nach-gruppen-zusammenfassen\/"},"modified":"2023-07-23T05:12:02","modified_gmt":"2023-07-23T05:12:02","slug":"r-statistiken-nach-gruppen-zusammenfassen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/r-statistiken-nach-gruppen-zusammenfassen\/","title":{"rendered":"So berechnen sie zusammenfassende statistiken nach gruppen in r"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Es gibt zwei grundlegende M\u00f6glichkeiten, Gruppenzusammenfassungsstatistiken in R zu berechnen:<\/span><\/p>\n

Methode 1: Verwenden Sie tapply() von Base R<\/strong><\/span><\/p>\n

 tapply(df$value_col, df$group_col, summary)\n<\/strong><\/pre>\n
 Methode 2: Verwenden Sie group_by() aus dem dplyr-Paket<\/strong><\/span><\/p>\n
 library<\/span> (dplyr)\n\ndf %>%\n  group_by<\/span> (group_col) %>% \n  summarize<\/span> (min = min(value_col),\n            q1 = quantile(value_col, 0.25<\/span> ),\n            median = median(value_col),\n            mean = mean(value_col),\n            q3 = quantile(value_col, 0.75<\/span> ),\n            max = max(value_col))<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Die folgenden Beispiele zeigen, wie die einzelnen Methoden in der Praxis angewendet werden.<\/span><\/p>\n
 Methode 1: Verwenden Sie tapply() von Base R<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Der folgende Code zeigt, wie die Funktion tapply()<\/strong> in R verwendet wird, um zusammenfassende Statistiken nach Gruppen zu berechnen:<\/span><\/p>\n
 #create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'),\n                 points=c(99, 68, 86, 88, 95, 74, 78, 93),\n                 assists=c(22, 28, 31, 35, 34, 45, 28, 31),\n                 rebounds=c(30, 28, 24, 24, 30, 36, 30, 29))\n\n#calculate summary statistics of 'points' grouped by 'team'\n<\/span>tapply(df$points, df$team, summary)\n\n$A\n   Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. \n  68.00 81.50 87.00 85.25 90.75 99.00 \n\n$B\n   Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. \n   74.0 77.0 85.5 85.0 93.5 95.0 \n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Methode 2: Verwenden Sie group_by() aus dem dplyr-Paket<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Der folgende Code zeigt, wie die Funktionen group_by()<\/strong> und summary()<\/strong> im dplyr-<\/a> Paket verwendet werden, um zusammenfassende Statistiken nach Gruppen zu berechnen:<\/span><\/p>\n
 library<\/span> (dplyr)<\/span>\n\n#create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'),\n                 points=c(99, 68, 86, 88, 95, 74, 78, 93),\n                 assists=c(22, 28, 31, 35, 34, 45, 28, 31),\n                 rebounds=c(30, 28, 24, 24, 30, 36, 30, 29))\n\n#calculate summary statistics of 'points' grouped by 'team'\n<\/span>df %>%\n  group_by<\/span> (team) %>% \n  summarize<\/span> (min = min(points),\n            q1 = quantile(points, 0.25<\/span> ),\n            median = median(points),\n            mean = mean(points),\n            q3 = quantile(points, 0.75<\/span> ),\n            max = max(points))\n\n# A tibble: 2 x 7\n  team min q1 median mean q3 max\n         \n1 A 68 81.5 87 85.2 90.8 99\n2 B 74 77 85.5 85 93.5 95\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass beide Methoden genau die gleichen Ergebnisse liefern.<\/span><\/p>\n
 Es ist erw\u00e4hnenswert, dass der dplyr-Ansatz bei gr\u00f6\u00dferen Datenrahmen wahrscheinlich schneller ist, bei kleineren Datenrahmen jedoch beide Methoden \u00e4hnlich funktionieren.<\/span><\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
 In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere g\u00e4ngige Gruppierungsfunktionen in R ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n
 So erstellen Sie eine H\u00e4ufigkeitstabelle nach Gruppen in R<\/a>
 So berechnen Sie die Summe nach Gruppe in R<\/a>
 So berechnen Sie den Mittelwert pro Gruppe in R<\/a>
 So berechnen Sie die Summe nach Gruppe in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Es gibt zwei grundlegende M\u00f6glichkeiten, Gruppenzusammenfassungsstatistiken in R zu berechnen: Methode 1: Verwenden Sie tapply() von Base R tapply(df$value_col, df$group_col, summary) Methode 2: Verwenden Sie group_by() aus dem dplyr-Paket library (dplyr) df %>% group_by (group_col) %>% summarize (min = min(value_col), q1 = quantile(value_col, 0.25 ), median = median(value_col), mean = mean(value_col), q3 = quantile(value_col, 0.75 […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\nSo berechnen Sie zusammenfassende Statistiken nach Gruppen in R - Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"In diesem Tutorial wird anhand mehrerer Beispiele erl\u00e4utert, wie Gruppenzusammenfassungsstatistiken in R berechnet werden.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/r-statistiken-nach-gruppen-zusammenfassen\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"So berechnen Sie zusammenfassende Statistiken nach Gruppen in R - Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"In diesem Tutorial wird anhand mehrerer Beispiele erl\u00e4utert, wie Gruppenzusammenfassungsstatistiken in R berechnet werden.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/de\/r-statistiken-nach-gruppen-zusammenfassen\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-23T05:12:02+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Dr. Benjamin Anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Dr. Benjamin Anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2 Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/r-statistiken-nach-gruppen-zusammenfassen\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/r-statistiken-nach-gruppen-zusammenfassen\/\",\"name\":\"So berechnen Sie zusammenfassende Statistiken nach Gruppen in R - Statorials\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-23T05:12:02+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-23T05:12:02+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/ec75c4d6365f2708f8a0ad3a42121aa0\"},\"description\":\"In diesem Tutorial wird anhand mehrerer Beispiele erl\u00e4utert, wie Gruppenzusammenfassungsstatistiken in R berechnet werden.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/r-statistiken-nach-gruppen-zusammenfassen\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de-DE\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/de\/r-statistiken-nach-gruppen-zusammenfassen\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/r-statistiken-nach-gruppen-zusammenfassen\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Heim\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"So berechnen sie zusammenfassende statistiken nach gruppen in r\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Ihr Leitfaden f\u00fcr statistische Kompetenz !\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de-DE\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/ec75c4d6365f2708f8a0ad3a42121aa0\",\"name\":\"Dr. Benjamin Anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de-DE\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Dr. Benjamin Anderson\"},\"description\":\"Hallo, ich bin Benjamin, ein pensionierter Statistikprofessor, der sich zum engagierten Statorials-Lehrer entwickelt hat. 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