Infovis 1: Übung

In dieser Übung geht es darum, die Grafiken aus dem Blogpost von Kovic (2014) zu rekonstruieren. Der ursprüngliche Blogpost ist nicht mehr verfügbar, wir haben deshalb eine Kopie hier gehostet:

Je weniger Ausländer, desto mehr Ja-Stimmen? Wirklich?

Schau dir die Grafiken in dem Blogpost durch. Freundlicherweise wurden im Blogbeitrag die ggplot2-Standardeinstellungen benutzt, was die Rekonstruktion relativ einfach macht.

library("readr")

kanton <- read_delim("datasets/infovis/tagi_data_kantone.csv", ",")
gemeinde <- read_delim("datasets/infovis/tagi_data_gemeinden.csv", ",")

Aufgabe 1

Rekonstruiere Abbildung 14.1 aus Kovic (2014) mithilfe von ggplot und dem Datensatz kanton:

Tipp:

  • Nutze ggplot(kanton, aes(auslanderanteil, ja_anteil)), um den ggplot zu initiieren. Füge danach einen Punkte-Layer hinzu (geom_point())
  • Nutze coord_fixed(), um die beiden Achsen in ein festes Verhältnis zu setzen (1:1).
  • Optional:
    • Setze die Achsen Start- und Endwerte mittels scale_y_continuous bzw. scale_x_continuous.
    • Setze analog zu Kovic (2014) die breaks (0.0, 0.1…0.7) manuell (innerhalb scale_*_continuous)
    • Nutze labs() für die Beschriftung der Achsen

Aufgabe 2

Rekonstruiere Abbildung 14.2 aus Kovic (2014) mithilfe von ggplot:

Tipp: Nutze geom_smooth()

Aufgabe 3

Rekonstruiere Abbildung 14.3 mithilfe des Datensatzes gemeinde.

Tipp: geom_point(), labs() und coord_fixed()

Aufgabe 4

Rekonstruiere Abbildung 14.4 mit dem Datensatz gemeinde.

Aufgabe 5

Rekonstruiere Abbildung 14.5 mithilfe des Datensatzes gemeinde:

Tipp: Nutze facet_wrap() um einen Plot pro Kanton darzustellen.

Aufgabe 6

Rekonstruiere Abbildung 14.6 mithilfe von ggplot und dem Datensatz gemeinde:

Tipp: Nutze geom_smooth()

Aufgabe 7

Rekonstruiere Abbildung 14.7 des Datensatzes gemeinde:

Tipp: Nutze facet_wrap

Aufgabe 8

Rekonstruiere Abbildung 14.8 mithilfe des Datensatzes gemeinde:

Tipp: Nutze geom_smooth()