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title: "Notebook für die Übung: Variablen erkunden"
subtitle: "Am Beispiel der Marktforschungs-Musterstudie"
author: "Prof. Dr. Nicolas Meseth"
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In dieser Übung arbeitet ihr mit einem Umfragedatensatz aus einer
Marktforschungs-Musterstudie zu Schokolade und Milchalternativen. Der Fokus
liegt nicht auf komplexen Modellen, sondern auf den Grundlagen guter
Datenanalyse: Welche Variablen gibt es, was messen sie, welche Datentypen
liegen vor, welche Wertebereiche und Missing-Codes wurden verwendet, und welche
Zusammenfassungen und Visualisierungen passen zu unterschiedlichen
Variablentypen?

## Schritt 1: Projekt aufsetzen und Daten einlesen

**1.** Erstellt ein neues Projekt für diese Übung und öffnet es in der
Entwicklungsumgebung Positron. Stellt sicher, dass ihr eine *virtuelle
R-Umgebung* für das Projekt erstellt und aktiviert habt.

```{r}
# Add your solution here
# Hint: create a fresh project and initialize an isolated package environment
```

**2.** Installiert die folgenden Pakete in eurer virtuellen Umgebung:
`tidyverse`, `janitor` und `skimr`. Verwendet das Metapaket `pacman`, damit ihr
die Pakete mit einem einzigen Befehl installieren und laden könnt.

```{r}
# Add your solution here
# Hint: install pacman if necessary, then load tidyverse, janitor, and skimr
```

**3.** Ladet den Datensatz der Marktforschungs-Musterstudie auf euren Computer
herunter und speichert ihn in einem Unterordner `data/` in eurem
Projektverzeichnis.

```{r}
# Add your solution here
# This step is done outside of R: place mds12_schoko_milch.csv in data/
```

**4.** Erzeugt einen neuen Ordner `scripts/` in eurem Projektverzeichnis und
erstellt eine neue R-Skriptdatei `explore_variables.R` in diesem Ordner.

```{r}
# Add your solution here
# Optional in R:
# dir.create("scripts", showWarnings = FALSE)
```

**5.** Lest den Datensatz `mds12_schoko_milch.csv` in R ein. Prüft dabei das
Dateiformat, zum Beispiel Trennzeichen, Kodierung und Missing-Value-Darstellung.
Speichert den Einlesecode in eurer Skriptdatei und legt direkt ein Objekt an,
mit dem ihr in den folgenden Schritten weiterarbeitet.

```{r}
# Add your solution here
# Hint: inspect the CSV header and then read the file with readr::read_csv()
```


## Schritt 2: Erster Blick auf den Datensatz

**6.** Verschafft euch einen ersten Überblick über den Datensatz. Wie viele
Beobachtungen und wie viele Variablen sind enthalten? Welche Datentypen wurden
beim Einlesen zugewiesen? Welche ersten Hinweise geben euch die Variablennamen
über den Aufbau des Fragebogens?

```{r}
# Add your solution here
# Hint: use names(...), glimpse(...), and skim(...) for a first overview
```


**7.** Überlegt, wie in diesem Datensatz eine Beobachtung eindeutig
identifizierbar gemacht werden kann. Gibt es eine bereits vorhandene Variable,
die offensichtlich als Primärschlüssel taugt? Wenn nicht, wie würdet ihr das
Problem praktisch lösen?

```{r}
# Add your solution here
# Hint: inspect obvious candidates first, then decide whether to create a synthetic ID
```


**8.** Prüft, welche Informationen ihr allein aus dem Datensatz rekonstruieren
könnt und welche ihr nur mit einem Fragebogen oder Codebook sicher
interpretieren könnt. Schaut euch insbesondere die Variablennamen für die
Fragen `1, 2, 3, 4, 5, 8, 11, 12, 21, 22, 23, 26, 29` und `216` an.

```{r}
# Add your solution here
# Hint: search the column names by question prefixes and note where interpretation remains ambiguous
```


## Schritt 3: Einfache Einzelvariablen analysieren

In diesem Abschnitt betrachtet ihr zunächst einfache Einzelvariablen. Ziel ist,
für jede Variable den Typ, den Wertebereich, Missing Values und sinnvolle
Zusammenfassungen sauber zu beschreiben.

**9.** Analysiert die Variablen zu den Fragen `1, 2, 3, 4` und `5`, also
`q001hheinkauf`, `Q002alter`, `q003land`, `Q004geschlecht` und `q005os`.
Prüft jeweils:

- Skalenniveau
- Datentyp in R
- Wertebereich und Füllgrad
- passende Kennzahlen
- eine sinnvolle Visualisierung

Legt für jede dieser Fragen einen kleinen Analyse-Tibble an, der mindestens die
`respondent_id` und die jeweils betrachtete Variable enthält.

```{r}
# Add your solution here
# Hint: treat age differently from categorical single-choice variables
```


## Schritt 4: Mehrfachnennungen und Itembatterien

Viele Fragen liegen nicht als einzelne Variable vor, sondern als Block aus
mehreren dichotomen Variablen oder als Itembatterie. Diese Struktur verlangt
eine andere Vorgehensweise als bei einer einfachen Einzelvariable.

**10.** Analysiert Frage `8`, also den Block `v008ort_*`. Beschreibt zuerst,
warum es sich hier nicht um eine einzelne kategoriale Variable, sondern um eine
Mehrfachantwort-Struktur handelt. Ermittelt anschließend:

- welche Variablen zum Block gehören
- wie hoch der Füllgrad je Item ist
- wie häufig die einzelnen Antwortoptionen gewählt wurden
- eine geeignete Visualisierung

```{r}
# Add your solution here
# Hint: pivot the v008ort variables to a long format and count positive responses
```


**11.** Analysiert die Fragen `11` und `12`, also die Blöcke `p011regio_*` und
`p012neo_*`. Prüft, welche Codes als echte Antwortkategorien und welche eher
als Sonder- oder Missing-Codes zu interpretieren sind. Bereitet die Daten für
die Analyse so auf, dass sich die inhaltlichen Bewertungen sinnvoll
zusammenfassen und visualisieren lassen.

```{r}
# Add your solution here
# Hint: inspect the frequencies first and treat -1 and -2 separately from substantive answers
```


**12.** Analysiert die Fragen `21`, `22` und `23`, also die Blöcke `v021pack_*`,
`v022kenn_*` und `v023frei_*`. Identifiziert die Struktur dieser Blöcke und
vergleicht, wie häufig einzelne Optionen genannt werden. Welche
Visualisierungsform eignet sich, um die wichtigsten Nennungen pro Frageblock
übersichtlich zu zeigen?

```{r}
# Add your solution here
# Hint: summarize the number of positive mentions per item and compare the three blocks
```


## Schritt 5: Rangfolgen, Imagebatterien und Mediennutzung

**13.** Analysiert Frage `26`, also die Blöcke `p026gericht1_*` und
`p026gericht2_*`. Beschreibt zunächst, was die Struktur dieser Variablenform
nahelegt. Vergleicht anschließend die Verteilungen ausgewählter Items und
erstellt mindestens eine Visualisierung, die zeigt, wie unterschiedlich die
Gerichte bewertet oder eingeordnet wurden.

```{r}
# Add your solution here
# Hint: compare the distributions of the p026gericht items between the two blocks
```


**14.** Analysiert Frage `29`, also den Block `p029mik_*`. Untersucht, ob es
sich um eine Itembatterie handelt, welche Antwortwerte vorkommen und wie stark
die einzelnen Aussagen im Mittel ausfallen. Visualisiert das Ergebnis so, dass
die wichtigsten Unterschiede zwischen den Aussagen schnell erkennbar sind.

```{r}
# Add your solution here
# Hint: summarize each p029 item after separating substantive values from special codes
```


**15.** Analysiert Frage `216`, also den Block `d216medien_*`. Prüft zunächst
den Typ dieser Variablenstruktur und beschreibt anschließend, welche
Medienkanäle im Datensatz am häufigsten genannt oder genutzt werden. Wählt eine
Visualisierung, die die wichtigsten Kanäle klar vergleichbar macht.

```{r}
# Add your solution here
# Hint: inspect the frequencies first and then build a sorted comparison plot
```


## Schritt 6: Reflexion

**16.** Fasst zusammen, welche grundsätzlichen Variablentypen euch in diesem
Datensatz begegnen. Nennt für jeden Typ mindestens ein Beispiel aus der Übung
und erläutert kurz, welche Kennzahlen und Visualisierungen jeweils gut dazu
passen.

```{r}
# Add your solution here
# This is mainly a reflection task: summarize your classification in comments or prose
```


**17.** Diskutiert, warum Sondercodes wie `-1` und `-2` in Umfragedaten
analytisch problematisch sind, wenn man sie unreflektiert wie normale Werte
behandelt. Was würdet ihr in einer dokumentierten Analyse tun, um mit solchen
Codes sauber umzugehen?

```{r}
# Add your solution here
# Reflect on the difference between substantive values and missing/special codes
```


**18.** Überlegt abschließend, was euch für eine wirklich publikationsfähige
Analyse dieser Variablen noch fehlt. Welche zusätzlichen Informationen aus
Fragebogen, Feldbericht oder Codebook würdet ihr unbedingt anfordern, bevor ihr
inhaltliche Schlussfolgerungen veröffentlicht?

```{r}
# Add your solution here
# Think about labels, wording, coding rules, missing-value definitions, and fieldwork context
```