--- title: "Start: Histogramm" # Titel der Seite weight: 121 # Individuelles Gewicht menuTitle: "Start" # Falls Titel zulang ist, hier Kurztitel tags: ["histogramme", "ggplot"] # Tags hiereinsetzen; Kurzwort, was auf der Seite passsiert ---

Um eine einzelne kontinuierliche Variable darzustellen, nutzen wir Histogramme. Damit kann die Verteilung der Variable interpretiert werden. Für ein Histogramm nutzen wir die Funktion geom_hist().

hist <- ggplot(
  pss, 
  aes(agea)
) + 
  geom_histogram()  

hist

## Warning: Removed 157 rows containing non-finite values (stat_bin).

Nun können wir die Grafik etwas anpassen wie zuvor. Beginne mit den Titeln:

hist <-  ggplot(
  pss, 
  aes(agea)
) + 
  geom_histogram(
    color = "lightgray", 
    fill = "gray"
  ) + 
  labs(
    x = "Age in years", 
    y = "Frequency", 
    title = "Histogram of Age (PSS)"
  )

hist

## Warning: Removed 157 rows containing non-finite values (stat_bin).

Oftmals möchten wir die Verteilung interpretieren. Deshalb zeigen wir uns die Verteilung der Dichte zusätzlich an. Dazu fügen wir die Funktion geom_density() hinzu. Zusätzlich musst du die Achse in geom_histogram() auf ..density.. ändern!

histDens <- ggplot(
  pss, 
  aes(agea)
) + 
  geom_histogram(
    aes(y = ..density..), 
    color = "lightgray", 
    fill = "gray"
  ) + 
  geom_density(
    alpha = 0.2, 
    fill = "lightblue"
  ) +
  labs(
    x = "Age in years", 
    y = "Density", 
    title = "Histogram of Age (PSS)"
       )

histDens

## Warning: Removed 157 rows containing non-finite values (stat_bin).

## Warning: Removed 157 rows containing non-finite values (stat_density).

Auch hier können wir gruppieren!