Seit dem Wintersemester 15/16 führen wir TutorInnen ein Spreadsheet mit der Teilnehmerzahl pro Tutorium. Es werden keine individuellen Personen vermerkt — das wäre ja albern — wir führen lediglich Buch darüber, wie viele Leute an einem Termin aufgetaucht sind.
participation %>%
datatable(style = "bootstrap", rownames = F,
fillContainer = T,
height = 100,
options = list(
bInfo = F,
paging = F,
autoWidth = TRUE,
sDom = '<"top">lrt<"bottom">ip'),
caption = "QM Participation")
ggplot(data = participation, aes(x = Datum, y = Teilnehmerzahl)) +
geom_col(position = "dodge") +
facet_wrap(~Studienjahr, ncol = 1, scales = "free_x", labeller = label_both) +
scale_x_date(date_breaks = "1 month",
date_labels = "%b %y") +
labs(title = "Tutorienteilnehmerschaft",
subtitle = "Insgesamt",
x = "", y = "Teilnehmerzahl")
ggplot(data = participation,
aes(x = forcats::fct_reorder(TutorIn, Teilnehmerzahl, fun = mean),
y = Teilnehmerzahl,
color = TutorIn)) +
geom_boxplot(alpha = .75) +
stat_summary(fun.y = mean, geom = "point", size = 2.5, color = "black") +
stat_summary(fun.y = mean, geom = "point", size = 1.5) +
geom_hline(yintercept = mean(participation$Teilnehmerzahl, na.rm = T),
linetype = "dashed") +
scale_color_brewer(palette = "Paired", guide = F) +
coord_flip() +
labs(title = "Durchnittliche Teilnehmerzahl pro TutorIn",
subtitle = "Boxplot + Mittelwert",
x = "TutorIn", y = "Teilnehmerzahl",
caption = "Daten aus allen Semestern")
ggplot(data = participation, aes(x = Teilnehmerzahl)) +
geom_histogram(binwidth = 1, alpha = .75, color = "white") +
labs(title = "Teilnahmen pro Tutorium",
subtitle = "Alle Semester",
x = "TeilnehmerInnen", y = "Häufigkeit")
ggplot(data = participation, aes(x = Teilnehmerzahl)) +
geom_histogram(binwidth = 1, alpha = .75, color = "white") +
facet_grid(Studienjahr ~ Semester) +
labs(title = "Teilnahmen pro Tutorium",
subtitle = "Alle Semester",
x = "TeilnehmerInnen", y = "Häufigkeit")
participation %>%
group_by(Semester, Studienjahr, Aufgabenblatt) %>%
summarize(Teilnehmerzahl = sum(Teilnehmerzahl)) %>%
ungroup() %>%
ggplot(aes(x = Aufgabenblatt, y = Teilnehmerzahl,
color = Studienjahr, fill = Studienjahr)) +
geom_line() +
geom_point(size = 3, shape = 21, stroke = 1.5, color = "white") +
facet_grid(Studienjahr ~ Semester, labeller = label_both) +
scale_x_continuous(breaks = seq(0, 100, 3), minor_breaks = seq(0, 100, 1)) +
scale_color_brewer(palette = "Set1", guide = F) +
scale_fill_brewer(palette = "Set1", guide = F) +
labs(title = "QM Tutorienteilnehmerschaft",
subtitle = "Gesamtteilnahme pro Woche",
y = "Summe der Teilnehmerzahlen")
participation %>%
ggplot(aes(x = Aufgabenblatt, y = Teilnehmerzahl,
color = Studienjahr, fill = Studienjahr)) +
stat_summary(fun.data = mean_cl_normal, geom = "ribbon",
size = .5, alpha = .6) +
stat_summary(fun.y = mean, geom = "path", size = 1.5, color = "black") +
stat_summary(fun.y = mean, geom = "path", size = .5) +
facet_grid(Studienjahr ~ Semester, labeller = label_both) +
scale_x_continuous(breaks = seq(0, 100, 3), minor_breaks = seq(0, 100, 1)) +
scale_color_brewer(palette = "Set1", guide = F) +
scale_fill_brewer(palette = "Set1", guide = F) +
labs(title = "QM Tutorienteilnehmerschaft",
subtitle = "Durchschnittliche Teilnahme pro Woche + 95% CI",
y = "Mittlere Teilnehmerzahl + 95% CI")
participation %>%
ggplot(aes(x = forcats::fct_rev(Tag), y = Teilnehmerzahl)) +
stat_summary(fun.data = mean_cl_normal, geom = "errorbar", size = 1) +
stat_summary(fun.y = mean, geom = "point", size = 2, color = "white", shape = 21, stroke = 1.5) +
stat_summary(fun.y = mean, geom = "point", size = 1.5) + # this doesn't do anything, does it?
geom_hline(yintercept = mean(participation$Teilnehmerzahl, na.rm = T),
linetype = "dashed") +
coord_flip() +
scale_color_brewer(palette = "Set1", guide = F) +
labs(title = "QM Tutorienteilnehmerschaft",
subtitle = "Durchschnittliche Teilnahme pro Wochentag + 95% CI",
x = "Tag",
y = "Mittlere Teilnehmerzahl + 95% CI")
participation %>%
ggplot(aes(x = forcats::fct_rev(Tag), y = Teilnehmerzahl,
color = Studienjahr, fill = Studienjahr)) +
stat_summary(fun.data = mean_cl_normal, geom = "errorbar", size = .75) +
stat_summary(fun.y = mean, geom = "point", shape = 21, size = 1.75, stroke = 1, color = "white") +
coord_flip() +
facet_grid(Studienjahr ~ Semester, labeller = label_both) +
scale_color_brewer(palette = "Set1", guide = F) +
scale_fill_brewer(palette = "Set1", guide = F) +
labs(title = "QM Tutorienteilnehmerschaft",
subtitle = "Durchschnittliche Teilnahme pro Wochentag + 95% CI",
x = "Tag",
y = "Mittlere Teilnehmerzahl + 95% CI")
model <- aov(Teilnehmerzahl ~ Tag, data = participation)
tadaa_aov(Teilnehmerzahl ~ Tag, data = participation, print = "markdown")
Table 1: One-Way ANOVA: Using Type III Sum of Squares
Term | df | SS | MS | F | p | \(\eta^2\) | Cohen’s f | Power |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Tag | 4 | 5952.65 | 1488.16 | 29.65 | < 0.001 | 0.16 | 0.43 | 1 |
Residuals | 639 | 32068.6 | 50.19 | |||||
Total | 643 | 38021.25 | 1538.35 |
TukeyHSD(model) %>%
tidy() %>%
mutate(signif = if_else(adj.p.value < 0.05, "Signifikant", "Nicht Signifikant"),
comparison = stringr::str_replace(comparison, "-", " - ")) %>%
ggplot(data = ., aes(x = reorder(comparison, estimate),
y = estimate,
ymin = conf.low, ymax = conf.high,
color = signif, fill = signif)) +
geom_errorbar(width = .5, size = .75) +
geom_point(shape = 21, size = 1.5, stroke = 1, color = "white") +
geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed", color = "black") +
coord_flip() +
scale_color_brewer(palette = "Set1", direction = -1) +
scale_fill_brewer(palette = "Set1", direction = -1, guide = F) +
labs(title = "Tukey HSD Post Hoc Test",
subtitle = "Estimates mit 95% CI",
x = "Vergleich", y = "Estimate + 95% CI", color = "") +
theme(legend.position = "top")