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:

?sec-kovic2014

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 16.1 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
Musterlösung 


# Lösung zu Aufgabe 1

library("ggplot2")
plot1 <- ggplot(kanton, aes(auslanderanteil, ja_anteil)) +
  geom_point() +
  coord_fixed(1) +
  scale_y_continuous(breaks = c(0, 0.1, 0.3, 0.5, 0.7), limits = c(0, 0.7)) +
  scale_x_continuous(breaks = c(0, 0.1, 0.3, 0.5, 0.7), limits = c(0, 0.7)) +
  labs(y = "Anteil Ja-Stimmen", x = "Ausländeranteil")

plot1

Aufgabe 2

Rekonstruiere Abbildung 16.2 aus Kovic (2014) mithilfe von ggplot:

Tipp: Nutze geom_smooth()

Musterlösung 


# Lösung zu Aufgabe 2

plot1 +
  geom_smooth()

Aufgabe 3

Rekonstruiere Abbildung 16.3 mithilfe des Datensatzes gemeinde.

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

Musterlösung 


# Lösung zu Aufgabe 3

plot2 <- ggplot(gemeinde, aes(anteil_ausl, anteil_ja)) +
  geom_point() +
  labs(x = "Ausländeranteil", y = "Anteil Ja-Stimmen") +
  coord_fixed(1) +
  lims(x = c(0, 1), y = c(0, 1))

plot2

Aufgabe 4

Rekonstruiere Abbildung 16.4 mit dem Datensatz gemeinde.

Musterlösung 


# Lösung zu Aufgabe 4

plot2 +
  geom_smooth()

Aufgabe 5

Rekonstruiere Abbildung 16.5 mithilfe des Datensatzes gemeinde:

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

Musterlösung 


# Lösung zu Aufgabe 5

plot3 <- plot2 +
  facet_wrap(~kanton)
plot3

Aufgabe 6

Rekonstruiere Abbildung 16.6 mithilfe von ggplot und dem Datensatz gemeinde:

Tipp: Nutze geom_smooth()

Musterlösung 


# Lösung zu Aufgabe 6

plot3 +
  geom_smooth()

Aufgabe 7

Rekonstruiere Abbildung 16.7 des Datensatzes gemeinde:

Tipp: Nutze facet_wrap

Musterlösung 


# Lösung zu Aufgabe 7

plot4 <- plot2 +
  facet_wrap(~quantile)
plot4

Aufgabe 8

Rekonstruiere Abbildung 16.8 mithilfe des Datensatzes gemeinde:

Tipp: Nutze geom_smooth()

Musterlösung 


# Lösung zu Aufgabe 8

plot4 +
  geom_smooth()