Übung 3

Daten visualisieren mit reproduzierbarem Code.

Author

Affiliation

Gerda Wyssen

Kognitive Psychologie, Wahrnehmung und Methodenlehre, Universität Bern

Die Übung 3 besteht aus den zwei folgenden Aufgaben:

1. RMarkdown-File erstellen und ausführen: In diesem Skript werden die Daten unseres PsychoPy-Experiments eingelesen und damit eine Grafik erstellt. Das Skript muss von einer anderen Person ausgeführt werden können (Reproduzierbarkeit) und gut kommentiert sein. Zeit: 1 Woche.

2. Peer Feedback: Mittels Ilias wird Ihnen das RMarkdown-File und die Grafik einer anderen Person zugeordnet. Ihr Auftrag ist es, dieses RMarkdown-File auszuführen und Feedback zu geben. Zeit: 1 Woche.

1. RMarkdown-File erstellen

Vorbereitung

Wichtig

👉 Falls Sie noch keinen Projektordner dataviz haben: RStudio Projekt für Übung 3 herunterladen und entzippen.

👉 Falls Sie den Datensatz rdkdata_clean.csv nicht im Ordner data_rdk haben: Datensatz rdkdata_clean.csv laden und im Ordner dataviz vom RStudio-Projektordner dataviz speichern.

Öffnen Sie das RStudio-Projekt dataviz.
Öffnen Sie unter File > New File > R Markdown ... ein neues RMarkdown-File.
Geben Sie einen Titel und Ihren Namen ein und wählen Sie HTMLals Output-Format.
Erstellen Sie ein RMarkdown-File uebung-3_dataviz.Rmd und wählen Sie html als Output. Geben Sie unter Autor Complab ein, damit das File anonymisiert ist.
Löschen Sie alles ausser den YAML header (alles unter dem zweiten ---)

Kommentare & Code

Achten Sie darauf, dass Sie den Code in den Codefeldern schreiben und den Text ausserhalb. Wählen Sie aus, welche die Codechunks ausgeführt / angezeigt werden sollen.

Aufgaben

Laden Sie nötige Packages.
Laden Sie die Daten unseres Experiments. Sie finden den Datensatz rdkdata_clean.csv für diese Übung im Projektordner dataviz > data_rdk.
Machen Sie Textvariablen und die Personen-Id-Variable zu Faktoren und schauen Sie den Datensatz kurz an (mit slice_head() oder glimpse()), um zu überprüfen, ob die Daten richtig eingelesen wurden.
Ihre Aufgabe ist es eine Forschungsfrage zu dem vorhandenen Datensatz zu stellen, dazu eine Grafik zu plotten und die Antwort damit zu visualisieren, sowie in schriftlicher Form zu geben.
- Beschreiben Sie in Textform, welche Frage Sie mit Ihrer Grafik beantworten möchten.
- Falls nötig: Bearbeiten Sie den Datensatz / erstellen Sie einen neuen Datensatz für die Grafik.
- Erstellen Sie die Grafik, und lassen Sie diese anzeigen.
- Speichern Sie die Grafik zusätzlich als .jpg oder .png ab. So kann Ihr Peer Reviewer auch bei nicht funktionierendem Code Rückmeldung zur Grafik geben.
- Fügen Sie der Grafik passende Beschriftungen hinzu.
- Beantworten Sie Ihre Forschungsfrage schriftlich.

Reproduzierbar machen

Sobald Sie Text und Code geschrieben haben, ist es wichtig, das Skript auf seine Reproduzierbarkeit zu testen.

Löschen Sie die Variablen im Workspace. Verwenden Sie dazu z.B. das “Besen”-Icon unter Environment oder nutzen Sie unter dem Reiter Session den Befehl Clear Workspace. Führen Sie danach das Skript nochmals von oben bis unten aus.
Prüfen Sie, ob alle Pfade relativ, also nicht an Ihren Rechner gebunden sind.
Prüfen Sie, ob alles gut und verständlich kommentiert ist.

Grafik abspeichern

Speichern Sie die Grafik zusätzlich als .jpg oder .png ab. So kann Ihr Peer Reviewer auch bei nicht funktionierendem Code Rückmeldung zur Grafik geben.

Hochladen

Laden Sie das uebung-3_dataviz.Rmd und die Grafik auf Ilias hoch.

Trouble Shooting

Packages updaten

Updaten Sie alle packages mit update.packages(ask = FALSE) in der Konsole. Oder unter dem Reiter Tools > Check for Package Updates ...

Probleme mit read_csv

Verwenden Sie read.csv() als Alternative

Falls nichts hilft …

Fragen Sie Mitstudierende. Ziemlich sicher hat jemand dieses Problem schon gelöst.
Schreiben Sie eine Mail mit folgenden Infos:
- Output von sessionInfo() in derKonsole
- ausgeführter Code
- Fehlermeldung
- was haben Sie schon versucht als Lösung?

2. Peer Feedback geben

Vorbereitung

Lesen Sie hier die Peer Feedback-Grundsätze durch.
Laden Sie das Ihnen zugeordnete .Rmd-Skript herunter und speichern Sie es in Ihren data_viz R-Projektordner, wo sich auch Ihr eigenens .Rmd-Skript befindet.
Laden Sie auch die Grafik herunter.
Öffnen Sie das Projekt. Löschen Sie alle gespeicherten Variablen im Workspace. Verwenden Sie dazu z.B. das “Besen”-Icon unter Environment oder nutzen Sie unter dem Reiter Session den Befehl Clear Workspace.

Fragen für Peer Review

Öffnen Sie das .Rmd-Skript und führen Sie es mit Knit oder von oben bis unten aus und schreiben Sie zu folgenden Punkten eine Rückmeldung in ein Word/Text-File.

1. Reproduzierbarkeit des Codes

Geben Sie mit mind. 5 Sätzen Rückmeldung zum .Rmd-Skript.

Ist das Skript ausführbar? Wenn nein: Wo genau gibt es eine Fehlermeldung, weshalb kommt diese und wie könnte diese behoben werden?
War der Code angemessen kommentiert? Was war gut? Was hätte man besser machen können?
Haben Sie etwas gelernt von dem gereviewten Skript? Oder haben Sie etwas besser gelöst gehabt in Ihrem Skript?
Haben Sie Vorschläge? usw.

2. Datenvisualisierung Geben Sie Rückmeldung zur Grafik. Beachten Sie dabei die Punkte aus dem Kapitel Kommunikation: Forschungsergebnisse visualisieren. Schreiben Sie zu jedem Punkt mindestens 1 Satz / Stichworte:

Waren die Beschriftungen genau und passend?
Fragestellung und Beantwortung. War der gewählte Plot passend? War er informativ? Gäbe es Alternativen?
Wurden die Daten angemessen abgebildet?
Data-Ink-Ratio gut gelöst? Was fehlte? Was war vielleicht zu viel?
Ästhetik?

Hochladen

Laden Sie Ihr Peer Review anschliessend als Word/Text-File auf Ilias hoch.

Reuse

https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Citation

BibTeX citation:

@online{wyssen,
  author = {Gerda Wyssen},
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  url = {https://kogpsy.github.io/neuroscicomplabFS23//uebung_3_data_visualization.html},
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}

For attribution, please cite this work as:

Gerda Wyssen. n.d. “Übung 3.” https://kogpsy.github.io/neuroscicomplabFS23//uebung_3_data_visualization.html.