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<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=EDGE" />
<title>Arbeiten mit mehreren Datensätzen/Dateien</title>
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<style type="text/css">
code{white-space: pre-wrap;}
span.smallcaps{font-variant: small-caps;}
span.underline{text-decoration: underline;}
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if (window.hljs) {
hljs.configure({languages: []});
hljs.initHighlightingOnLoad();
if (document.readyState && document.readyState === "complete") {
window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);
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h1.title {
font-size: 38px;
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h2 {
font-size: 30px;
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font-size: 16px;
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h6 {
font-size: 12px;
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text-align: left;
}
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<style type = "text/css">
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summary {
display: list-item;
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<style type="text/css">
/* padding for bootstrap navbar */
body {
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padding-bottom: 40px;
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/* offset scroll position for anchor links (for fixed navbar) */
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}
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}
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left: 100%;
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}
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display: block;
}
.dropdown-submenu>a:after {
display: block;
content: " ";
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border-style: solid;
border-width: 5px 0 5px 5px;
border-left-color: #cccccc;
margin-top: 5px;
margin-right: -10px;
}
.dropdown-submenu:hover>a:after {
border-left-color: #ffffff;
}
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float: none;
}
.dropdown-submenu.pull-left>.dropdown-menu {
left: -100%;
margin-left: 10px;
border-radius: 6px 0 6px 6px;
}
</style>
<script>
// manage active state of menu based on current page
$(document).ready(function () {
// active menu anchor
href = window.location.pathname
href = href.substr(href.lastIndexOf('/') + 1)
if (href === "")
href = "index.html";
var menuAnchor = $('a[href="' + href + '"]');
// mark it active
menuAnchor.parent().addClass('active');
// if it's got a parent navbar menu mark it active as well
menuAnchor.closest('li.dropdown').addClass('active');
});
</script>
<!-- tabsets -->
<style type="text/css">
.tabset-dropdown > .nav-tabs {
display: inline-table;
max-height: 500px;
min-height: 44px;
overflow-y: auto;
background: white;
border: 1px solid #ddd;
border-radius: 4px;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li.active:before {
content: "";
font-family: 'Glyphicons Halflings';
display: inline-block;
padding: 10px;
border-right: 1px solid #ddd;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs.nav-tabs-open > li.active:before {
content: "";
border: none;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs.nav-tabs-open:before {
content: "";
font-family: 'Glyphicons Halflings';
display: inline-block;
padding: 10px;
border-right: 1px solid #ddd;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li.active {
display: block;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li > a,
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li > a:focus,
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li > a:hover {
border: none;
display: inline-block;
border-radius: 4px;
background-color: transparent;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs.nav-tabs-open > li {
display: block;
float: none;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li {
display: none;
}
</style>
<!-- code folding -->
<style type="text/css">
#TOC {
margin: 25px 0px 20px 0px;
}
@media (max-width: 768px) {
#TOC {
position: relative;
width: 100%;
}
}
@media print {
.toc-content {
/* see https://github.com/w3c/csswg-drafts/issues/4434 */
float: right;
}
}
.toc-content {
padding-left: 30px;
padding-right: 40px;
}
div.main-container {
max-width: 1200px;
}
div.tocify {
width: 20%;
max-width: 260px;
max-height: 85%;
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@media (min-width: 768px) and (max-width: 991px) {
div.tocify {
width: 25%;
}
}
@media (max-width: 767px) {
div.tocify {
width: 100%;
max-width: none;
}
}
.tocify ul, .tocify li {
line-height: 20px;
}
.tocify-subheader .tocify-item {
font-size: 0.90em;
}
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border-radius: 0px;
}
</style>
</head>
<body>
<div class="container-fluid main-container">
<!-- setup 3col/9col grid for toc_float and main content -->
<div class="row-fluid">
<div class="col-xs-12 col-sm-4 col-md-3">
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</div>
<div class="toc-content col-xs-12 col-sm-8 col-md-9">
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<div class="container">
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<a class="navbar-brand" href="index.html">crashcouRse</a>
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<ul class="nav navbar-nav">
<li>
<a href="index.html">Home</a>
</li>
<li class="dropdown">
<a href="#" class="dropdown-toggle" data-toggle="dropdown" role="button" aria-expanded="false">
R Anwendung
<span class="caret"></span>
</a>
<ul class="dropdown-menu" role="menu">
<li>
<a href="datr_importexport.html">Import & Export</a>
</li>
<li>
<a href="datr_descriptivestats.html">Deskriptive Statistik</a>
</li>
<li>
<a href="datr_desplot.html">desplot package</a>
</li>
<li>
<a href="datr_multipledat.html">Loops & Listen</a>
</li>
<li>
<a href="datr_moreadvanced.html">Weitere Tipps</a>
</li>
</ul>
</li>
<li class="dropdown">
<a href="#" class="dropdown-toggle" data-toggle="dropdown" role="button" aria-expanded="false">
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</li>
<li>
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</li>
<li>
<a href="appendix_kovarstrukt.html">Kovarianzstrukturen 1</a>
</li>
<li>
<a href="3f_met_regions.html">Kovarianzstrukturen 2</a>
</li>
<li>
<a href="intro_glm_carrot.html">Nicht-Normalverteilte Daten</a>
</li>
<li>
<a href="stat_logisticregression.html">Logistische Regression</a>
</li>
<li>
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</li>
<li>
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</li>
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</li>
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<div class="fluid-row" id="header">
<h1 class="title toc-ignore">Arbeiten mit mehreren Datensätzen/Dateien</h1>
</div>
<p>Oft kommt es vor, dass verschiedene Datensätze aus mehreren Versuchen/Experimenten erhoben werden. In solche einem Fall ist es eventuell nötig</p>
<ol style="list-style-type: decimal">
<li>die Daten aus den verschiedenen Dateien zusammenzutragen und/oder</li>
<li>die verschiedenen Datensätze separat auszuwerten.</li>
</ol>
<div id="datensätze---3-auswertungen" class="section level1">
<h1>3 Datensätze - 3 Auswertungen</h1>
<p>In diesem Beispiel liegen Daten von drei Feldversuchen vor, die sich prinzipiell recht ähnlich sind, aber an drei verschiedenen Orten (“L1”, “L2” und “L3”) stattgefunden haben. In den Versuchen wurden 89 verschiedene Sorten/Genotypen (“G1”-“G89”) in randomisierten, vollständigen Blockanlagen (RCBD) angebaut und schließlich ihr Ertrag gemessen.</p>
<p>Wir wollen hier nicht versuchen die Daten der 3 Orte gemeinsam auszuwerten, sondern separat. Prinzipiell soll also einfach die Auswertung einer einfaktoriellen RCBD, <a href="1f_rcbd.html">wie in diesem Beispiel</a> durchgeführt werden, nur eben 3 mal hintereinander jeweils pro Ort.</p>
<p>Natürlich kann dies manuell erledigt werden, indem Beispielsweise ein R-Code pro Datensatz angelegt wird und lediglich an bestimmten Stellen Kleinigkeiten geändert werden, sodass sich der Code auf die richtige Excel-Datei bezieht und am Ende auch die Ergebnisse korrekt abspeichert. Diese Vorgehensweise hat aber folgende Probleme:</p>
<ol style="list-style-type: decimal">
<li>Es wird natürlich mit steigender Anzahl Datensätze (also mehr als 3) schnell unübersichtlich und aufwendig und</li>
<li>es muss bei einer nachträglichen Korrektur des Codes die Korrektur in allen R-Codes umgesetzt werden, was nur so nach Flüchtigkeitsfehlern schreit.</li>
</ol>
<p>Deshalb bietet es sich manchmal an den R-Code so zu schreiben, dass man nur einen einzigen Code für die Auswertung aller Datensätze benötigt. Voraussetzung hierfür ist natürlich, dass die Datensätze und die Auswertungen sich alle sehr ähnlich sind.</p>
</div>
<div id="zur-umsetzung-der-analyse" class="section level1">
<h1>Zur Umsetzung der Analyse</h1>
<p>Sagen wir die 3 Dateien lägen alle im selben Ordner und hießen “Environment1.xlsx”, “Environment2.xlsx” und “Environment3.xlsx” und außerdem hieße das entsprechende Tabllenblatt innerhalb aller Excel-Dateien immer “Datenblatt”. Natürlich könnte man sie alle einzeln <a href="datr_importexport.html">importieren</a>:</p>
<pre class="r"><code>library(readxl)
dat1 <- read_excel("Environment1.xlsx", sheet="Datenblatt")
dat2 <- read_excel("Environment2.xlsx", sheet="Datenblatt")
dat3 <- read_excel("Environment3.xlsx", sheet="Datenblatt")</code></pre>
<div id="loops" class="section level2">
<h2>Loops</h2>
<p>Wie man sieht, ist aber der meiste Code hier redundant, da sich lediglich an zwei Stellen pro Zeile die Zahl von 1 bis 3 ändert. Für solche Fälle können sogenannte <em>loops/Schleifen</em> genutzt werden. Sie durchlaufen beispielsweise alle geforderten Ziffern nacheinander:</p>
<div class="row">
<div class="col-md-6">
<pre class="r"><code>for (i in c(1,2,3)){
print(i)
}</code></pre>
<pre><code>## [1] 1
## [1] 2
## [1] 3</code></pre>
</div>
<div class="col-md-6">
<pre class="r"><code>for (year in c(2019, 2020, 2021, 2022)){
print(paste("The year is", year))
}</code></pre>
<pre><code>## [1] "The year is 2019"
## [1] "The year is 2020"
## [1] "The year is 2021"
## [1] "The year is 2022"</code></pre>
</div>
</div>
<p>Wie man sieht wird für jedes Element eines Vektors (oben: <em>i</em> oder <em>year</em>) ausgeführt, was innerhalb der geschweiften Klammern steht. Es wird schnell klar, dass dies uns auch für den Fall mit Environment1 - Environment3 helfen kann. Wir wollen es uns allerdings noch ein wenig schwerer machen.</p>
</div>
<div id="list.files" class="section level2">
<h2>list.files</h2>
<p>In Wirklichkeit kann es passieren, dass die Dateien nicht mal mit einheitlichen Namen vorliegen. So auch hier, denn es gibt zwar die Datei “Environment1.xlsx”, aber die anderen beiden heißen “environment2.xlsx” und “Location3.xlsx”. Anstatt die Dateien nun händisch umzubenennen, wollen wir stattdessen einfach mit den Dateinamen arbeiten, die vorliegen. Eine nützliche Funktion ist dabei <code>list.files()</code> - sie listet alle Dateien in einem Ordner auf:</p>
<pre class="r"><code>DatPfad <- "D:/RKurse/MyDatasets/example_multiplefiles/threedatasets/"
DatNamen <- list.files(DatPfad)
DatNamen # Zeige DatNamen</code></pre>
<pre><code>## [1] "Environment1.xlsx" "environment2.xlsx" "Location3.xlsx"</code></pre>
<p>Da wir die 3 Dateinamen nun im Vektor <code>DatNamen</code> abgespeichert haben, können wir sie auch einzeln mit einem Loop ansprechen:</p>
<pre class="r"><code>for (i in DatNamen){
print(paste0(DatPfad, i))
}</code></pre>
<pre><code>## [1] "D:/RKurse/MyDatasets/example_multiplefiles/threedatasets/Environment1.xlsx"
## [1] "D:/RKurse/MyDatasets/example_multiplefiles/threedatasets/environment2.xlsx"
## [1] "D:/RKurse/MyDatasets/example_multiplefiles/threedatasets/Location3.xlsx"</code></pre>
</div>
<div id="listen-in-r" class="section level2">
<h2>Listen in R</h2>
<p>Um die 3 Dateien nun auch wirklich zu importieren und als Objekt abzuspeichern, bietet sich der R-Objekttyp <em>Liste</em> an. Eine Liste kann alle möglichen R Objekte in sich speichern. Ich selbst merke sie mir als einen Vektor voller R-Objekte. Man muss im vornherein auch nicht festlegen wie lange eine Liste wird - man muss lediglich einmalig die leere Liste erstellen. Im Gegensatz zu Vektoren o.ä. spricht man beispielsweise das erste Objekt einer Liste allerdings nicht mit <code>Vektor[1]</code> an, sondern mit einer doppelten eckigen Klammer <code>Liste[[1]]</code>:</p>
<pre class="r"><code>library(data.table)
library(dplyr)
library(readxl)
DatListe <- list() # Erstelle leere Liste
for (i in DatNamen){
DatListe[[i]] <- read_excel(path = paste0(DatPfad, i),
sheet = "Datenblatt") %>% data.table
}</code></pre>
<p>Nach dem Loop wurden die 3 Dateien als 3 Objekte im <code>data.table</code> Format in <code>Datliste</code> gespeichert (<a href="datr_moreadvanced.html">mehr zu data.table und dem %>% Befehl gibt’s hier</a>):</p>
<div class="row">
<div class="col-md-6">
<pre class="r"><code>summary(DatListe) # Zeige Infos zur DatListe</code></pre>
<pre><code>## Length Class Mode
## Environment1.xlsx 4 data.table list
## environment2.xlsx 4 data.table list
## Location3.xlsx 4 data.table list</code></pre>
<p>Hinweis: <code>Length=4</code> meint hier die Anzahl Spalten des Datensatzes</p>
<pre class="r"><code>DatListe[[1]] # Zeige nur erstes Objekt in DatListe</code></pre>
<pre><code>## loc gen rep y
## 1: L1 G1 R1 2.0
## 2: L1 G1 R2 2.5
## 3: L1 G2 R1 1.5
## 4: L1 G2 R2 2.0
## 5: L1 G3 R1 1.0
## ---
## 168: L1 G87 R2 2.5
## 169: L1 G88 R1 3.5
## 170: L1 G88 R2 2.0
## 171: L1 G89 R1 2.5
## 172: L1 G89 R2 1.0</code></pre>
</div>
<div class="col-md-6">
<pre class="r"><code>DatListe # Zeige gesamte DatListe</code></pre>
<pre><code>## $Environment1.xlsx
## loc gen rep y
## 1: L1 G1 R1 2.0
## 2: L1 G1 R2 2.5
## 3: L1 G2 R1 1.5
## 4: L1 G2 R2 2.0
## 5: L1 G3 R1 1.0
## ---
## 168: L1 G87 R2 2.5
## 169: L1 G88 R1 3.5
## 170: L1 G88 R2 2.0
## 171: L1 G89 R1 2.5
## 172: L1 G89 R2 1.0
##
## $environment2.xlsx
## loc gen rep y
## 1: L2 G1 R1 2.0
## 2: L2 G1 R2 1.5
## 3: L2 G1 R3 2.0
## 4: L2 G2 R1 2.0
## 5: L2 G2 R2 2.0
## ---
## 263: L2 G88 R2 2.0
## 264: L2 G88 R3 2.0
## 265: L2 G89 R1 1.5
## 266: L2 G89 R2 2.0
## 267: L2 G89 R3 1.5
##
## $Location3.xlsx
## loc gen rep y
## 1: L3 G1 R1 3.0
## 2: L3 G1 R2 2.5
## 3: L3 G1 R3 3.0
## 4: L3 G2 R1 2.5
## 5: L3 G2 R2 2.5
## ---
## 260: L3 G88 R2 2.5
## 261: L3 G88 R3 3.0
## 262: L3 G89 R1 2.5
## 263: L3 G89 R2 3.0
## 264: L3 G89 R3 2.5</code></pre>
</div>
</div>
<p>Wir haben jetzt also mit wenigen Zeilen Code dafür gesorgt, dass alle 3 Excel-Dateien aus einem Ordner importiert und in einer Liste abgespeichert werden. Übrigens würde derselbe Code auch funktionieren, wenn wir beispielsweise nachträglich noch eine vierte Excel-Datei hinzufügen würden.</p>
</div>
</div>
<div id="ergebnisliste" class="section level1">
<h1>Ergebnisliste</h1>
<p>Da alle Versuche als einfaktorielle, randomisierte vollständige Blockanlage angelegt wurden, können wir sie mit dem gleichen Modell auswerten. Bei der Auswertung wollen wir uns hier der Einfachheit halber auf die Varianzanalyse beschränken. Auch die ANOVA Ergebnisse können wir direkt in einer Liste speichern:</p>
<pre class="r"><code>ErgebnisListe <- list() # Erstelle leere Liste
for (i in DatNamen){
mod <- lm(y ~ gen + rep, data=DatListe[[i]])
ErgebnisListe[[i]] <- anova(mod)
}
ErgebnisListe # Zeige ErgebnisListe</code></pre>
<pre><code>## $Environment1.xlsx
## Analysis of Variance Table
##
## Response: y
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## gen 85 83.432 0.9815 2.9309 6.8e-07 ***
## rep 1 5.408 5.4084 16.1493 0.000126 ***
## Residuals 85 28.467 0.3349
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## $environment2.xlsx
## Analysis of Variance Table
##
## Response: y
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## gen 88 78.266 0.88939 5.8650 < 2e-16 ***
## rep 2 1.311 0.65543 4.3222 0.01471 *
## Residuals 176 26.689 0.15164
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## $Location3.xlsx
## Analysis of Variance Table
##
## Response: y
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## gen 87 36.503 0.41957 5.5155 < 2.2e-16 ***
## rep 2 1.249 0.62452 8.2097 0.0003932 ***
## Residuals 172 13.084 0.07607
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1</code></pre>
<p>Wie man sieht ist der Sorteneffekt in allen 3 ANOVAs signifikant (p<0.05).</p>
<div id="mehrdimensionale-liste" class="section level2">
<h2>Mehrdimensionale Liste</h2>
<p>Was ich jetzt hier beschreibe habe ich tatsächlich noch keinen meiner Kollegen jemals anweden sehen - ich selbst fand es aber in mehreren Situationen sehr praktisch. Eventuell deutet das darauf hin, dass es eine bessere Lösung gibt, von der ich nichts weiß, also gerne bescheid sagen.</p>
<p>Die Motivation dahinter ist, dass ich zu einem Datensatz/Modell oft mehr als nur ein Ergebnis (z.B. ANOVA Ergebnisse) speichern möchte. Ich möchte aber nicht immer auch für jeden Ergebnistyp eine Liste erstellen. Deshalb erstelle ich manchmal Liste, die selbst schon wieder wie Tabellen aussehen. Hier ein Beispiel:</p>
<pre class="r"><code># Gewünschte Ergebnisse
ErgebnisNamen <- c("n_obs","n_gen","n_rep","ANOVA")
# Erstelle leere Liste
result_list <- matrix(data=list(),
nrow=length(DatNamen),
ncol=length(ErgebnisNamen),
dimnames=list(DatNamen, ErgebnisNamen))
result_list # Zeige leere Liste</code></pre>
<pre><code>## n_obs n_gen n_rep ANOVA
## Environment1.xlsx NULL NULL NULL NULL
## environment2.xlsx NULL NULL NULL NULL
## Location3.xlsx NULL NULL NULL NULL</code></pre>
<p>Man sieht, dass die Liste von vornherein in ihren Dimensionen definiert sein muss. In diesem Fall würde ich gerne für jeden Datensatz die Anzahl Beobachtungen <code>n_obs</code>, Anzahl Sorten <code>n_gen</code>, Anzahl Blöcke <code>n_rep</code> und die ANOVA Ergebnisse <code>ANOVA</code> festhalten. Außerdem habe ich die Zeilen und Spalten mit dem <code>dimnames=</code> Befehl entsprechend benannt. Nun können wir die leere Liste befüllen:</p>
<pre class="r"><code>for (i in DatNamen){
result_list[[i, "n_obs" ]] <- nrow(DatListe[[i]])
result_list[[i, "n_gen" ]] <- n_distinct(DatListe[[i]]$gen)
result_list[[i, "n_rep" ]] <- n_distinct(DatListe[[i]]$rep)
mod <- lm(y ~ gen + rep, data=DatListe[[i]])
result_list[[i, "ANOVA"]] <- anova(mod)
}
result_list</code></pre>
<pre><code>## n_obs n_gen n_rep ANOVA
## Environment1.xlsx 172 86 2 List,5
## environment2.xlsx 267 89 3 List,5
## Location3.xlsx 264 88 3 List,5</code></pre>
<p>Die ersten drei Spalten werden praktischerweise ganz einfach wie eine Tabelle angezeigt, da sie je Datensatz auch nur eine Zahl beinhalten. Die letzten Spalte entählt jeweils die gesamte ANOVA Tabelle und kann somit nicht auf diese Weise dargestellt werden. Dennoch sind die Informationen vorhanden - man muss sie lediglich abfragen:</p>
<pre class="r"><code>result_list[["Environment1.xlsx", "ANOVA"]] # Zeigt nur ANOVA Ergbnisse des Datensates Environment1.xlsx. Übrigens funktioniert result_list[[1, "ANOVA"]] auch!</code></pre>
<pre><code>## Analysis of Variance Table
##
## Response: y
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## gen 85 83.432 0.9815 2.9309 6.8e-07 ***
## rep 1 5.408 5.4084 16.1493 0.000126 ***
## Residuals 85 28.467 0.3349
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1</code></pre>
<p>Man kann übrigens auch output von <code>ggplot()</code> in solchen Listen abspeichern. Zusammen mit der <a href="datr_importexport.html">Export-Funktion in verschiedene Tabellenblätter derselben Excel-Datei</a> lässt sich so der Arbeitsprozess in bestimmten Fällen also deutlich effizienter gestalten.</p>
</div>
</div>
<hr />
<p style="text-align: center;">Bei Fragen kannst du mir gerne schreiben!</p>
<p style="text-align: center;"><span style="color: #808080;"><em>[email protected]</em></span></p>
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</div>
</div>
</div>
<script>
// add bootstrap table styles to pandoc tables
function bootstrapStylePandocTables() {
$('tr.header').parent('thead').parent('table').addClass('table table-condensed');
}
$(document).ready(function () {
bootstrapStylePandocTables();
});
</script>
<!-- tabsets -->
<script>
$(document).ready(function () {
window.buildTabsets("TOC");
});
$(document).ready(function () {
$('.tabset-dropdown > .nav-tabs > li').click(function () {
$(this).parent().toggleClass('nav-tabs-open')
});
});
</script>
<!-- code folding -->
<script>
$(document).ready(function () {
// move toc-ignore selectors from section div to header
$('div.section.toc-ignore')
.removeClass('toc-ignore')
.children('h1,h2,h3,h4,h5').addClass('toc-ignore');
// establish options
var options = {
selectors: "h1,h2,h3",
theme: "bootstrap3",
context: '.toc-content',
hashGenerator: function (text) {
return text.replace(/[.\\/?&!#<>]/g, '').replace(/\s/g, '_');
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ignoreSelector: ".toc-ignore",
scrollTo: 0
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options.showAndHide = true;
options.smoothScroll = true;
// tocify
var toc = $("#TOC").tocify(options).data("toc-tocify");
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<!-- dynamically load mathjax for compatibility with self-contained -->
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(function () {
var script = document.createElement("script");
script.type = "text/javascript";
script.src = "https://mathjax.rstudio.com/latest/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML";
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</html>