Letzte Änderung am 04. November 2024 um 21:06:09

“Denn, um es endlich auf einmal herauszusagen, der Mensch spielt nur, wo er in voller Bedeutung des Worts Mensch ist, und er ist nur da ganz Mensch, wo er spielt.” — Friedrich Schiller

Dieses Kapitel ist meine Spielecke, wo ich Ideen und sonst so Zeug sammele, was mir über den Weg läuft und ich noch nicht so richtig weiter im Skript eingeordnet habe. Deshalb hat das hier auch keine Struktur, da mir die Gedanken eben auch noch wirr durch den Kopf geistern.

Anwendungsbeispiel: Klinische Studien und das weibliche Geschlecht

In dem Buch Eve: How the Female Body Drove 200 Million Years of Human Evolution von Miksanek (2023)

Abbilungen

Offene Ideen & Wartungsarbeiten

“The days can be easy if the years are consistent. You can write a book or get in shape or code a piece of software in 30 minutes per day. But the key is you can’t miss a bunch of days.” — James Clear

Was tippe ich gerade zur Zeit und welche Baustellen sind hier im Buch gerade offen? Im Folgenden einmal eine lose Liste an Themen und Fragmenten, die ich noch integrieren möchte. Die dargestellte Reihenfolge ist nicht die Reihenfolge in der ich an den Texten arbeite. Auch schaffe ich meistens nichts alles in ein paar Tagen. Daher handelt es sich nur um einen groben Überblick und eine Rückversicherung für mich, was ich noch offen habe. Teilweise ziemlich lange…

Folgende allgemeine Wartungs- und Qualitätsarbeiten müssen noch durchgeführt werden. Da diese immer etwas nervig sind, dauert es meistens noch länger, bis ich hier fertig werde.

  1. Zitate zu den Kapiteln ergänzen und sinnvoll anpassen.
  2. Zitate und Quellen für wissenschaftliche Veröffentlichungen ergänzen.
  3. Rechtschreibung und Grammatik systematisch überprüfen.
  4. {patchwork} also Ersatz für column: page
  5. Global Abbildungen ohne sichtbaren Code aufhübschen.

Paper Ideen

Beide Paper dann mit den jeweiligen FAOSTAT Suchen verbinden.

Food and agriculture data

Mit dem R Paket {FAOSTAT} und der Vignette FAOSTAT: Download Data from the FAOSTAT Database

Esoteric beliefs and CAM impact SARS-CoV-2 immunization drivers, uptake and pediatric immunization views in Germany

Tierpaper

Pflanzenpaper

Zitate

Copycat

“” —

“Der Sinn des Lebens besteht darin, deine Gabe zu finden. Der Zweck des Lebens ist, sie zu verschenken.” — Pablo Picasso

“If you are allowed one wish for your child, seriously consider wishing him or her optimism. Optimists are normally cheerful and happy, and therefore popular; they are resilient in adapting to failures and hardships, their chances of clinical depression are reduced, their immune system is stronger, they take better care of their health, they feel healthier than others and are in fact likely to live longer. Optimistic individuals play a disproportionate role in shaping our lives. Their decisions make a difference; they are the inventors, the entrepreneurs, the political and military leaders – not average people. They got to where they are by seeking challenges and taking risks. They are talented and they have been lucky, almost certainly luckier than they acknowledge… the people who have the greatest influence on the lives of others are likely to be optimistic and overconfident, and to take more risks than they realize.” — Daniel Kahneman, Thinking, Fast and Slow

“Above all, do not lose your desire to walk: every day I walk myself into a state of well-being and walk away from every illness; I have walked myself into my best thoughts, and I know of no thought so burdensome that one cannot walk away from it. Even if one were to walk for one’s health and it were constantly one station ahead—I would still say: Walk! Besides, it is also apparent that in walking one constantly gets as close to well-being as possible, even if one does not quite reach it—but by sitting still, and the more one sits still, the closer one comes to feeling ill. Health and salvation can be found only in motion… if one just keeps on walking, everything will be all right.” — Soren Kierkegaard

“Numerical quantities focus on expected values, graphical summaries on unexpected values.” — John Tukey

“The ‘C’ students run the world” — Harry Truman

“Nobody belongs anywhere, nobody exists on purpose, everybody’s going to die.” — Rick and Morty

“To celebrate the noun do the verb.” — Ryan Holiyday

“The formulation of a problem is often more essential than its solution, which may be merely a matter of mathematical or experimental skill. To raise new questions, new possibilities, to regard old problems from a new angle requires creative imagination and marks real advances in science” — Albert Einstein

“The whole world is a very narrow bridge and the main thing is to have no fear at all.” — Kol Ha’Olam Kulo

“Frei ist, wer missfallen kann.” — Annette Oschmann in Mädchen stärken

“The graveyard is full of ‘irreplaceable’ and important people.” — Charles De Gaulle and others

“20 years from now, the only people who will remember that you worked late are your kids.” — David Clarke on r/antiwork

“You have to finish things — that’s what you learn from, you learn by finishing things.” — Neil Gaiman in Advice to Aspiring Writers

“I never once failed at making a light bulb. I just found out 99 ways not to make one.” — Thomas A. Edison

“Leben heißt leiden, überleben heißt, im Leiden einen Sinn finden.” — Friedrich Nietzsche

“Wachstum ist nicht alles, das ist wahr. Aber ohne Wachstum ist alles nichts.” — Angela Merkel

“Competition is for losers!” — Peter Thiel

“Das Pferd frisst keinen Gurkensalat” — Philipp Reis erster 1981 telefonisch übertragende Satz

“One glance at a book and you hear the voice of another person perhaps someone dead for thousands of years. Across the millennia the author is speaking clearly and silently inside your head, directly to YOU.” — Carl Sagan

“If you feel safe in the area that you’re working in, you’re not working in the right area. Always go a little further into the water than you feel you’re capable of being in. Go a little bit out of your depth, and when you don’t feel that your feet are quite touching the bottom, you’re just about in the right place to do something exciting.” – David Bowie

“(1) Alles was es schon gab, als Du geboren wurdest, ist normal und gewöhnlich. Diese Dinge werden als natürlich wahrgenommen und halten die Welt am Laufen. (2) Alles was zwischen Deinem 16ten und 36ten Lebensjahr erfunden wird ist neu, aufregend und revoltionär. Und vermutlich kannst Du in dem Bereich sogar Karriere machen. (3) Alles was nach dem 36ten Lebensjahr erfunden wird ist gegen die natürliche Ordnung der Dinge.” — Douglas Adams, Per Anhalter durch die Galaxis

“Debugging is twice as hard as writing the code in the first place. Therefore, if you write the code as cleverly as possible, you are, by definition, not smart enough to debug it.” — Brian Kernighan, professor at Princeton University.

“The three stages of career development are: 1. I want to be in the meeting; 2. I want to run the meeting; 3. I want to avoid meetings.” — Jay Ferro

“Freude ist ein Akt des Trotzes. Mit Freude gewinnen wir, auch wenn wir verlieren. Gut gelebt zu haben ist alles was uns bleibt, denn sterben müssen wir alle.” — Jaghatai Khan, The Lost and the Damned

“Freude ist ein Akt des Trotzes. Durch sie gewinnen wir, auch wenn wir verlieren. Denn sterben müssen wir alle und ein schönes Leben ist alles was uns bleibt.” — Jaghatai Khan, The Lost and the Damned

“[Alice Munro] habe sich, erzählte sie einmal, die Sätze ihrer Erzählungen jeweils beim Kartoffelschälen ausgedacht und diese, während die Kartoffeln kochten, zwischendurch im Wohnzimmer notiert.” — Alice Munro & Die Kunst des Nebenbeischreibens

“Gott würfelt nicht!” — Albert Einstein

Korrelation

How does Polychoric Correlation Work? (aka Ordinal-to-Ordinal correlation)

An Alternative to the Correlation Coefficient That Works For Numeric and Categorical Variables

Pakete, die ich mal anschauen will…

R Paket {ggdist}

Das R Paket {visibly} auf An Introduction to Visibly

R Paket {innsight}

{snakecase}

{visdat}

Make an R Cheat Sheet

{vroom}

{gt}

Learning text

Wachsamkeit und Konzentration kann ein Mensch nur für 90 Minuten halten. Selbst dann ist Aufmerksamkeit ein Flackern von höherer und niedrigerer Intensität. Danach muss der Mensch 1-2 Stunden lang wirklich ruhen, bevor er wieder sehr hart arbeiten & lernen kann.

Folgende Dinge, die innerhalb von 4 Stunden nach diesen 90-minütigen Lerneinheiten durchgeführt werden, beschleunigen das Lernen.

  • Kurzes Nickerchen
  • Nichtschlafende tiefe Ruhe (NSDR)
  • Yoga Nidra
  • Formen der Meditation, die nicht viel fokussierte Konzentration erfordern,

Folgende Dinge helfen während der Lernphase das Lernen zu verstärken und zu festigen. Der Hippocampus wiederholt während dieser Zeit die Informationen mit 20-facher Geschwindigkeit und beschleunigt das Lernen und das Behalten der neu gelernten Informationen.

  • Mache ab und zu 10 Sekunden Pause vom Lernen, in denen du absolut nichts tust
  • Mache den Kopf frei (Lückeneffekt/Mikropausen),
  • Inkrementelles Lernen. Du kannst das Lernen in kleine, konzentrierte Einheiten aufteilen.
  • Stelle dir einen Timer für 3 Minuten ein, schalte das Telefon aus und verbringe die 3 Minuten damit, eine Sache intensiv zu lernen, auch wenn es sich anfühlt, als würde es aktuell nichts bringen.
  • Wenn du das wiederholt tust, können diese kleinen Schritte des Lernens zu einer übergroßen Menge des Lernens insgesamt führen.

How to Learn Anything You Want | Andrew Huberman

Weitere Datenquellen

Food and agriculture data

Mit dem R Paket {FAOSTAT} und der Vignette FAOSTAT: Download Data from the FAOSTAT Database

Mit dem R Paket {owidR} haben wir auch eine Möglichkeit direkt auf die Datenbank von Our World in Data zuzugreifen.

R Code [zeigen / verbergen] 
library(owidR)
foo <- owid_search("annual") 
owid("annual-co2-emissions-by-region")
owid(foo[3])

Eine wunderbare Sammlung von Datensätzen aus dem Bereich der Agarwissenschaften liefert das R Paket {agridat}. Über die Hilfeseite agridat: Agricultural Datasets findest du dann einmal einen gesamten Überblick und auch die Informationen über einige ausgewählte Datensätze aus Dutzenden von Datensätzen. Alle Datensätze der wichtigen Bücher zu dem experimentellen Designs sind dort eigentlich enthalten und einmal kuratiert.

Hier noch der Link zu agridat - Datensätze mit Abbildungen in {desplot}. Du musst dann auf die jeweiligen Datensätze in der Liste klicken und dann kommst du zu dem Datensatz mit mehr Details sowie meistens auch einer Abbildung in desplot.

Marginal effects

Marginal Effects Zoo

R Paket {marginaleffects}

Marginal and conditional effects for GLMMs with {marginaleffects}

Marginalia: A guide to figuring out what the heck marginal effects, marginal slopes, average marginal effects, marginal effects at the mean, and all these other marginal things are

Latent Class Analysis

Wie immer gibt es eine Reihe von Tutorien auf denen dieser Abschnitt aufbaut. Zum einen wirf einfach mal einen Blick in das Tutorium Latent Class Analysis Using R. Eine leider etwas veraltete Übersicht über mögliche R Pakete liefert Ways to do Latent Class Analysis in R. Ich habe da immer mal quer geschaut und mich dann für die Pakete hier entschieden. Es gibt sicherlich noch andere Möglichkeiten eine latent class analysis zu rechnen.

Wenn du mehr über latent class analysis erfahren möchtest, dann kann ich dir nur das LCA Frequently Asked Questions (FAQ) empfehlen. Das FAQ ist sehr umfangreich und beschäftigt sich mit allen wichtigen Punkten. Wir wollen uns ja mit dem R Paket poLCA beschäftigen. Hier gibt es zwei Tutorien. Einmal gibt es das Tutorium Example for a latent class analysis with the poLCA-package in R und das Tutroium Latent Class Analysis. Und natürlich die Litertur von Linzer und Lewis (2011) mit der entsprechenden Veröffentlichung poLCA: An R Package for Polytomous Variable Latent Class Analysis

Grundsätzlich basiert die latent class analysis nicht auf Distanzen sondern versucht über eine Modellierung der Klassenzugehörigkeitswahrscheinlichkeit getrennte Gruppen zu bilden. Wir wollen also \(k\) Klassen haben und im idealen Fall können wir durch unsere Variablen in dem Datensatz jeweils mit einer 100% Wahrscheinlichkeit einer der drei Klassen zuordnen. Was dann diese \(k\) Klassen aussagen, müssen wir dann selber anhand der zugewiesenen Variablen aus unseren Daten interpretieren.

R Code [zeigen / verbergen] 
pacman::p_load(tidyverse, magrittr, janitor, conflicted)

animals_tbl <- read_excel("data/cluster_animal.xlsx", sheet = 1) |> 
  clean_names()
R Code [zeigen / verbergen] 
pacman::p_load(poLCA)

poLCA(cbind(warm_blooded, fly, vertebrate, threatened, live_in_groups) ~ 1,
      nclass = 3,
      data = animals_tbl,
      nrep = 1,
      na.rm = FALSE,
      graphs = TRUE,
      maxiter = 100000
)

Hier hängen wir dann an der Interpretation. Da müssen wir nochmal tiefer schauen.

Structural Equation Modeling

Van Lissa u. a. (2023) tidySEM

Structural Equation Modeling

Introduction to structural equation modeling (sem) in r with lavaan

Intro to structural equation modeling

Schöne Diagramme Structural Equation Models

Referenzen

Hariri RH, Fredericks EM, Bowers KM. 2019. Uncertainty in big data analytics: survey, opportunities, and challenges. Journal of Big Data 6: 1–16.
Linzer DA, Lewis JB. 2011. poLCA: An R package for polytomous variable latent class analysis. Journal of statistical software 42: 1–29.
Liu F, Panagiotakos D. 2022. Real-world data: a brief review of the methods, applications, challenges and opportunities. BMC Medical Research Methodology 22: 287.
Miksanek T. 2023. Eve: How the Female Body Drove 200 Million Years of Human Evolution. Booklist 120: 8–9.
Van Lissa CJ, Villarreal MG, Anadria D. 2023. Best Practices in Latent Class Analysis using the Open-Source R-Package tidySEM.