Added sampling

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# Einlesen und Untersuchen der Populationsdaten ----

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# Einlesen der Daten

noten <- read.csv("01_data/noten_only_urliste_tools.csv",dec = ",")

noten_numeric <- as.numeric(noten$grade)

# Häufigkeitstabelle der Noten (inkl. fehlender Werte)

(freq_noten <- table(noten_numeric,useNA = "ifany"))

(freq_noten <- table(noten_numeric,useNA = "ifany")) # absolute Häufigkeiten

(relfreq_noten_sample <- prop.table(noten_numeric)) # relative Häufigkeiten

bestanden <- ifelse(is.na(noten_numeric), # fehlender Wert?

                    "nicht erschienen",   # ja -> Nicht erschienen

# Häufigkeitstabelle Bestanden/Nicht Bestanden

(freq_noten_string <- table(noten_string,useNA = "ifany"))

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# Stichproben Erstellung ----

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noten_sample <- sample(noten_numeric, 100) # Zufallsstichprobe von 100 Noten

# Häufigkeitstabelle der Noten (inkl. fehlender Werte)

(freq_noten_sample <- table(noten_sample,useNA = "ifany")) # absolute Häufigkeiten

(relfreq_noten_sample <- prop.table(freq_noten_sample)) # relative Häufigkeiten

bestanden <- ifelse(is.na(noten_numeric), # fehlender Wert?

                    "nicht erschienen",   # ja -> Nicht erschienen

                    # Nein -> Noten unterteilen in bestanden und nicht bestanden

                    ifelse(noten_numeric <= 4, "bestanden", "nicht bestanden"))

# Häufigkeitstabelle Bestanden/Nicht Bestanden

(freq_bestanden <- table(bestanden,useNA = "ifany"))

# Klassifizieren der Daten enstprechend der Noten

noten_mod <- ifelse(is.na(noten_numeric),99,noten_numeric) # fehlende Werte mit 99 ersetzen

noten_string <- cut(noten_mod, 

                    breaks = c(-Inf, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5, Inf), 

                    labels = c("sehr gut", "gut","befriedigend", "ausreichend","ungenügend", "nicht erschienen"))

is(noten_string)

levels(noten_string)

# Häufigkeitstabelle Bestanden/Nicht Bestanden

(freq_noten_string <- table(noten_string,useNA = "ifany"))