Adaptiert von s1ecos.com
Vorgaben Abschlussbericht
Zum Bestehen der Summer School Data Science mit R: Erste
Schritte, muss im Anschluss an die Summer School ein Bericht in
Quarto erstellt und bis spätestens Sonntag, 23.07.2023, 24:00
Uhr via Moodle abgegeben werden. Der Bericht muss eine separate
Arbeit sein, darf also nicht einfach zum Grossteil copy-paste des
Practical-Berichts sein. Dazu gehören eine neue Fragestellung, passende
Referenzen und natürlich Analysen. Es darf ein eigener Datensatz
verwendet werden (z.B. aus einer Forschungswerkstatt, einer sonstigen
Arbeit, aus dem Internet, etc.). Wer will kann aber auch den Summer
School Datensatz verwenden.
Inhalt Abschlussbericht
Der Abschlussbericht muss mindestens folgendes beinhalten
(zusätzliche Grafiken, Tabellen, o.ä. dürfen natürlich nach Bedarf
eingefügt werden):
- Vorname, Name und Verfassungsdatum
- Ein Inhaltsverzeichnis
- Eine Aufteilung des Berichts in unterschiedliche Überschriften
(falls nötig dürfen natürlich weitere Überschriften eingefügt werden):
- Einleitung
- Kurze Einleitung des Themas inkl. Herleitung einer Forschungsfrage,
die mit den verwendeten Daten beantwortet werden soll.
- Die Forschungsfrage
- Beschreibung der verwendeten Konstrukte (falls mit dem Summer
School Datensatz gearbeitet wird: andere Konstrukte und Forschungsfrage
als im Practical verwenden).
- Stichprobe
- Eine kurze Beschreibung der Stichprobe in Worten (es kann, je nach
Forschungsfrage, auch eine relevante Substichprobe, z.B. nur Eltern oder
nur Führungskräfte verwendet werden).
- Eine in R erstellte Tabelle, die relevante soziodemographische
Variablen der Stichprobe zusammenfasst.
- Analyse
- Eine kurze Beschreibung der Analysen, die für die Beantwortung der
Forschungsfrage verwendet werden. Wichtig: Da dies kein
Statistikkurs ist und wir keine Inferenzstatistik angeschaut haben,
muss keine Inferenzstatistik gerechnet werden.
Vergleiche von Dingen wie z.B. Mittelwerten, Häufigkeiten etc. reichen
aus. Natürlich dürfen aber gerne inferenzstatistische Tests gerechnet
werden.
- Durchführung der Analysen in R
- Eine Visualisierung der Ergebnisse.
- Diskussion
- Eine kurze Zusammenfassung und Diskussion der Ergebnisse
- Referenzen
- Nach DGP formatiertes Literaturverzeichnis.
- Folgende R Funktionen müssen mindestens vorkommen:
read_*()
(Die auf dein Datenformat passende
Einlesefunktion)
select()
filter()
mutate()
across()
replace_na()
group_by()
summarise()
+ relevante Funktion wie
mean()
, median()
, sd()
oder
ähnlich
ggplot()
+ relevante geom_*
- eigenes
theme
für ggplot, welches auf gg
Objekte angewendet werden kann (anderes theme
als im
Practical erstellt wurde).
- Folgende Quarto Funktionalitäten müssen mindestens einmal
vorkommen:
- Sektionen (siehe oben)
- Normaler Text
- Hervorgehobener Text (z.B. kursiv oder fett)
- Link mit Markdown Syntax
- Fussnote mit Markdown Syntax
- Referenzen mit Markdown Syntax
- Korrekter Zitationsstil
- Inline Code
- Code Chunk (Code im HTML Dokument sichtbar)
- Code Chunk (Code im HTML Dokument nicht sichtbar)
- Tabelle
Bei der Bewertung schauen wir zusätzlich darauf, ob eine sinnvolle
Story mit dem Bericht erzählt wird, ob der Bericht ansprechend und
sinnvoll gestaltet ist und ob der R-Code gut kommentiert ist und die
gewünschte Funktion effizient erfüllt.