1 Frage zu Datenvorbereitung

Um deine Daten in R für den MVN-Test (Multivariate Normality Test) vorzubereiten, folge diesen Schritten: 1. **Daten einlesen**: Lade deine Daten in R. Dies kann aus einer CSV-Datei, einer Datenbank oder einem anderen Format erfolgen. ```R data <- read.csv("deine_daten.csv") ``` 2. **Daten bereinigen**: Stelle sicher, dass deine Daten keine fehlenden Werte oder Ausreißer enthalten, die die Analyse beeinflussen könnten. ```R data <- na.omit(data) # Entfernt Zeilen mit fehlenden Werten ``` 3. **Auswahl der relevanten Variablen**: Wähle die Variablen aus, die du für den MVN-Test verwenden möchtest. ```R selected_data <- data[, c("variable1", "variable2", "variable3")] ``` 4. **Installiere und lade das `MVN` Paket**: Falls noch nicht installiert, installiere das Paket und lade es. ```R install.packages("MVN") library(MVN) ``` 5. **Durchführung des MVN-Tests**: Verwende die Funktion `mvn` aus dem `MVN` Paket, um den Test durchzuführen. ```R result <- mvn(data = selected_data, mvnTest = "mardia") ``` 6. **Ergebnisse interpretieren**: Schaue dir die Ergebnisse des Tests an. ```R print(result) ``` Hier ist ein vollständiges Beispiel: ```R # Daten einlesen data <- read.csv("deine_daten.csv") # Daten bereinigen data <- na.omit(data) # Auswahl der relevanten Variablen selected_data <- data[, c("variable1", "variable2", "variable3")] # Installiere und lade das MVN Paket install.packages("MVN") library(MVN) # Durchführung des MVN-Tests result <- mvn(data = selected_data, mvnTest = "mardia") # Ergebnisse interpretieren print(result) ``` Weitere Informationen zum `MVN` Paket findest du hier: [MVN CRAN](https://cran.r-project.org/web/packages/MVN/index.html).