Postleitzahlen mit führender Null richtig formatieren

Intro

Importiert man Postleitzahlen aus anderen Datenformaten (z.B. Excel, Access) in R, ist es nicht selten, dass Postleitzahlen programmintern tatsächlich auch als Zahlen abgespeichert werden. Wie ein Blick auf einen im Internet frei verfügbaren Datensatz zeigt, kann dies zu folgendem Problem führen:

library(dplyr)
library(readxl)
mydata <- readxl::read_xlsx("Liste-der-PLZ-in-Excel-Karte-Deutschland-Postleitzahlen.xlsx")
head(mydata)

## # A tibble: 6 x 4
##     PLZ Bundesland Kreis   Typ  
##   <dbl> <chr>      <chr>   <chr>
## 1  1067 Sachsen    Dresden Stadt
## 2  1069 Sachsen    Dresden Stadt
## 3  1097 Sachsen    Dresden Stadt
## 4  1099 Sachsen    Dresden Stadt
## 5  1108 Sachsen    Dresden Stadt
## 6  1109 Sachsen    Dresden Stadt

Die Postleitzahlen der Städte und Gemeinden in den Bundesländern Sachsen, Sachsen-Anhalt und Thüringen werden der führenden Null beraubt und als vierstellige Zahlen dargestellt.

Um den entsprechenden PLZ die führende Null zurückzugeben, habe ich die Funktion plz_repair() geschrieben.

plz_repair <- function(x){
  x = ifelse(nchar(x) == 4, paste0('0', x), as.character(x))
}

Die Funktion prüft zunächst, ob die PLZ vierstellig ist. Wenn diese Bedingung erfüllt ist, wird die PLZ um eine führende Null erweitert, sodass eine fünfstellige PLZ entsteht. Bereits fünfstellige PLZ bleiben unverändert. Die reparierte PLZ-Variable wird als character string abgespeichert.

mydata <- mydata %>%
  mutate(PLZ = plz_repair(PLZ))
head(mydata)

## # A tibble: 6 x 4
##   PLZ   Bundesland Kreis   Typ  
##   <chr> <chr>      <chr>   <chr>
## 1 01067 Sachsen    Dresden Stadt
## 2 01069 Sachsen    Dresden Stadt
## 3 01097 Sachsen    Dresden Stadt
## 4 01099 Sachsen    Dresden Stadt
## 5 01108 Sachsen    Dresden Stadt
## 6 01109 Sachsen    Dresden Stadt

tail(mydata)

## # A tibble: 6 x 4
##   PLZ   Bundesland Kreis                 Typ  
##   <chr> <chr>      <chr>                 <chr>
## 1 99986 Thüringen  Unstrut-Hainich-Kreis Kreis
## 2 99988 Thüringen  Unstrut-Hainich-Kreis Kreis
## 3 99991 Thüringen  Unstrut-Hainich-Kreis Kreis
## 4 99994 Thüringen  Unstrut-Hainich-Kreis Kreis
## 5 99996 Thüringen  Unstrut-Hainich-Kreis Kreis
## 6 99998 Thüringen  Unstrut-Hainich-Kreis Kreis

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Scoring the PHQ-9 Questionnaire Using R

Intro

The PHQ-9 is the nine-item depression module of the Patient Health Questionnaire. Each of the items is scored on a 4-point Likert scale ranging from 0 (not at all) to 3 (nearly every day). The items are summed to obtain a total score ranging from 0 to 27 with higher scores indicating greater severity of depression. Based on the total score, different levels of severity can be evaluated with 0–4, 5–9, 10–14, 15–19 and 20–27 points indicating “minimal”, “mild”, “moderate”, “moderately severe” and “severe” depression.

The PHQ-9 questionnaire may be found under the following link.

In this blog post, I show how to calculate the PHQ-9 score and the PHQ-9 severety levels.

Packages and data

The dataset we are going to use was published in Plos One. The file has got a Digital Object Identifier (doi) and may be imported into R using the read_delim() function of the readr package.

library(readr)
library(dplyr)
library(ggplot2)

df.phq9 <- readr::read_delim("https://doi.org/10.1371/journal.pone.0156167.s001", 
                             delim = ";", 
                             escape_double = FALSE, 
                             trim_ws = TRUE) %>%
            select(starts_with('phq9'))

glimpse(df.phq9)

## Observations: 1,337
## Variables: 9
## $ phq9_1 <int> 1, 3, 2, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 2, 1, 1, 0, 3, 0, 0, 0, 2, 0...
## $ phq9_2 <int> 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0...
## $ phq9_3 <int> 3, 2, 2, 2, 1, 0, 1, 3, 1, 0, 1, 1, 0, 3, 1, 0, 0, 0, 0...
## $ phq9_4 <int> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 2, 1, 3, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0...
## $ phq9_5 <int> 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 2, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0...
## $ phq9_6 <int> 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0...
## $ phq9_7 <int> 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 3, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0...
## $ phq9_8 <int> 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0...
## $ phq9_9 <int> 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0...

The Scoring Function

The scoring_phq9 function requires a data frame containing the PHQ-9 items (data) and a vector containing the items' names (items.phq9) as input parameters.

scoring_phq9 <- function(data, items.phq9) {
  data %>%
    mutate(nvalid.phq9 = rowSums(!is.na(select(., items.phq9))),
           nvalid.phq9 = as.integer(nvalid.phq9),
           mean.temp = rowSums(select(., items.phq9), na.rm = TRUE)/nvalid.phq9,
           phq.01.temp = as.integer(unlist(data[items.phq9[1]])),
           phq.02.temp = as.integer(unlist(data[items.phq9[2]])),
           phq.03.temp = as.integer(unlist(data[items.phq9[3]])),
           phq.04.temp = as.integer(unlist(data[items.phq9[4]])),
           phq.05.temp = as.integer(unlist(data[items.phq9[5]])),
           phq.06.temp = as.integer(unlist(data[items.phq9[6]])),
           phq.07.temp = as.integer(unlist(data[items.phq9[7]])),
           phq.08.temp = as.integer(unlist(data[items.phq9[8]])),
           phq.09.temp = as.integer(unlist(data[items.phq9[9]]))) %>%
    mutate_at(vars(phq.01.temp:phq.09.temp),
              funs(ifelse(is.na(.), round(mean.temp), .))) %>%
    mutate(score.temp = rowSums(select(., phq.01.temp:phq.09.temp), na.rm = TRUE),
           score.phq9 = ifelse(nvalid.phq9 >= 7, as.integer(round(score.temp)), NA),
           cutoff.phq9 = case_when(
             score.phq9 >= 20 ~ 'severe',
             score.phq9 >= 15 ~ 'moderately severe',
             score.phq9 >= 10 ~ 'moderate',
             score.phq9 >= 5 ~ 'mild',
             score.phq9 < 5 ~ 'minimal'),
             cutoff.phq9 = factor(cutoff.phq9, levels = c('minimal', 'mild',
                                                          'moderate', 'moderately severe',
                                                          'severe'))) %>%
    select(-ends_with("temp"))

}

Example

The function adds three variables to the original data frame:

• nvalid.phq9: Number of variables with valid values,
• score.phq9: PHQ-9 score (0 – 27),
• cutoff.phq9: PHQ-9 severety levels (minimal, mild, moderate, moderately severe, severe)

items.phq9 <- paste0('phq9_', seq(1, 9, 1))
df.phq9 <- df.phq9 %>%
  scoring_phq9(., items.phq9)
glimpse(df.phq9)

## Observations: 1,337
## Variables: 12
## $ phq9_1      <int> 1, 3, 2, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 2, 1, 1, 0, 3, 0, 0, 0,...
## $ phq9_2      <int> 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0,...
## $ phq9_3      <int> 3, 2, 2, 2, 1, 0, 1, 3, 1, 0, 1, 1, 0, 3, 1, 0, 0,...
## $ phq9_4      <int> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 2, 1, 3, 0, 1, 0, 0, 0,...
## $ phq9_5      <int> 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 2, 0, 1, 0, 0, 0,...
## $ phq9_6      <int> 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0,...
## $ phq9_7      <int> 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 3, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0,...
## $ phq9_8      <int> 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0,...
## $ phq9_9      <int> 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,...
## $ nvalid.phq9 <int> 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9,...
## $ score.phq9  <int> 7, 10, 7, 9, 3, 2, 3, 4, 5, 7, 7, 8, 0, 11, 1, 0, ...
## $ cutoff.phq9 <fct> mild, moderate, mild, mild, minimal, minimal, mini...

Visualization

PHQ-9 Score

ggplot(df.phq9, aes(score.phq9)) +
  geom_density(fill = 'blue', alpha = 0.2) +
  scale_x_continuous(limits = c(0, 27), breaks = c(0,5,10,15,20,27)) +
  labs(x = 'PHQ-9 Score', y = 'Density') +
  theme_bw()

PHQ-9 Severety Levels

ggplot(df.phq9, aes(x = cutoff.phq9, fill = cutoff.phq9)) +
  geom_bar(colour = 'black') +
  scale_fill_brewer(type = 'seq') +
  labs(x = NULL, y = NULL, fill = NULL) +
  theme_bw()

Sample Size Calculation Using R

Preample

“Sample Size Calculation Using R” – the title of this blog post – sounds very comprehensive. However, this post only deals with the sample size collection for one particular test (two sample t-test). A collection of functions for basic sample size calculation can be found in the pwr package.

Introduction

A couple of months ago, I attended some statistics course about sample size calculation and sample size adjustment. Amongst others, we spoke about a randomized placebo-controlled trial with patients suffering of depression. The trial's primary end point was the difference between placebo and treatment group in the HAM-D total score (some depression score) between baseline and the end of therapy. During the course, the professor asked us to write a “two-liner” returning the sample size per group for a two-sided, two sample t-test with the following parameters:

• alpha = 0.05,
• sigma = 8 ,
• delta = 4 and
• power ≤ 0.90

Here is my solution:

In a first step, I wrote a loop returning the power rising from 0.1 to 0.9 and the corresponding sample sizes respectively. The loop may either be a repeat or a while loop.

While Loop

A while loop runs and repeats while a specified condition returns TRUE. The loop terminates only when the condition evaluates to FALSE. In our case, the loop stops evaluating as soon as p > 0.9.

p <- 0.05
while(p <= 0.9){
  p <- p + 0.05
  t <- power.t.test(sd = 8, delta = 4, sig.level=0.05, power = p, type="two.sample", alternative = "two.sided")
  print(paste(t$power, ceiling(t$n), sep = ' - '))
}

Repeat Loop

In a repeat loop it is required to define a so-called break declaration to stop repeating the code. Just like the while loop, our repeat loop stops evaluating as soon as p > 0.9.

Both, the while and the repeat loop return the same result.

p <- 0.05
repeat{
  p <- p + 0.05
  t <- power.t.test(sd = 8, delta = 4, sig.level=0.05, power = p, type="two.sample", alternative = "two.sided")
  print(paste(t$power, ceiling(t$n), sep = ' - '))
  if(p > 0.90){
    break
  }
}

## [1] "0.1 - 5"
## [1] "0.15 - 8"
## [1] "0.2 - 12"
## [1] "0.25 - 15"
## [1] "0.3 - 18"
## [1] "0.35 - 21"
## [1] "0.4 - 25"
## [1] "0.45 - 28"
## [1] "0.5 - 32"
## [1] "0.55 - 36"
## [1] "0.6 - 41"
## [1] "0.65 - 45"
## [1] "0.7 - 51"
## [1] "0.75 - 57"
## [1] "0.8 - 64"
## [1] "0.85 - 73"
## [1] "0.9 - 86"

For a very good introduction to loops, see Davies (2016): The Book of R. No Starch Press: San Francisco.

Storing the Results

In case we want to use the results for whatever purpose, we need to store them in a vector. The following example heavily borrows from StackOverflow. The loop returns a data frame containing two variables: pwr (power) and num (sample size).

p <- 0.05
pwr <- c()
num <- c()
while(p <= 0.9){
  p <- p + 0.05
  t <- power.t.test(sd = 8, delta = 4, sig.level=0.05, power = p, type="two.sample", alternative = "two.sided")
  pwr <- c(pwr, t$power)
  num <- c(num, ceiling(t$n))
  df <- data.frame(pwr = pwr, n = num)
}
rm(list = c(setdiff(ls(), c("df"))))
dplyr::glimpse(df)

## Observations: 17
## Variables: 2
## $ pwr <dbl> 0.10, 0.15, 0.20, 0.25, 0.30, 0.35, 0.40, 0.45, 0.50, 0.55...
## $ n   <dbl> 5, 8, 12, 15, 18, 21, 25, 28, 32, 36, 41, 45, 51, 57, 64, ...

Plotting Power and Sample Size

Finally, we plot the relation between power and sample size using the ggplot2 package. The theme I use, stems from the ggpubr package.

ggplot(df, aes(pwr, n)) +
  geom_point() +
  scale_x_continuous(limits = c(0, 1), breaks = seq(0, 1, 0.1)) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, max(df$n)+10, 10)) +
  geom_text(aes(label = n), nudge_y = 4) +
  ggpubr::theme_pubr() +
  labs(x = 'Power', y = 'Sample Size', 
       title = 'Power and Sample Size', 
        subtitle = expression('Two-sided, two sample t-test with' ~ sigma ~ '= 8,' ~ delta ~ '= 4,' ~ alpha ~ '= 0.05'))

As we see, a power of 0.90 requires a sample size of 86 patients per treatment group for a two-sided, two sample t-test with sd = 8, delta = 4, and alpha = 0.05.

How to Plot Venn Diagrams Using R, ggplot2 and ggforce

Intro

Venn diagrams – named after the English logician and philosopher John Venn – “illustrate the logical relationships between two or more sets of items” with overlapping circles.

In this tutorial, I'll show how to plot a three set venn diagram using R and the ggplot2 package.

Packages and Data

For the R code to run, we need to install and load three R packages. Unlike tidyverse and ggforce, the limma package must be installed from Bioconductor rather than from CRAN.

Moreover, we create a random data frame using the rbinom() function.

source("http://www.bioconductor.org/biocLite.R")
biocLite("limma")
library(limma)
library(tidyverse)
library(ggforce)
set.seed((123))
mydata <- data.frame(A = rbinom(100, 1, 0.8),
                     B = rbinom(100, 1, 0.7),
                     C = rbinom(100, 1, 0.6)) %>%
                       mutate_all(., as.logical)

Drawing the Circles

Next, we create a data frame defining the x and y coordinates for the three circles we want to draw and a variable defining the labels. For plotting the circles – the basic structure of our venn diagram – we need the geom_circle() function of the ggforce package. We employ the geom_circle()-function of the ggforce package to actually draw the circles. With the parameter r (= 1.5), we define the radius of the circles.

df.venn <- data.frame(x = c(0, 0.866, -0.866),
                      y = c(1, -0.5, -0.5),
                      labels = c('A', 'B', 'C'))
ggplot(df.venn, aes(x0 = x, y0 = y, r = 1.5, fill = labels)) +
    geom_circle(alpha = .3, size = 1, colour = 'grey') +
      coord_fixed() +
        theme_void()

Furthermore, we need a data frame with the values we want the plot and the coordinates for plotting these values. The values can be obtained using the vennCounts() function of the limma package. Since ggplot2 requires data frames we need to first transform the vdc object (class VennCounts) into a matrix and then into a data frame. In addition, we need to add the x and y coordinates for plotting the values.

vdc <- vennCounts(mydata)
class(vdc) <- 'matrix'
df.vdc <- as.data.frame(vdc)[-1,] %>%
  mutate(x = c(0, 1.2, 0.8, -1.2, -0.8, 0, 0),
         y = c(1.2, -0.6, 0.5, -0.6, 0.5, -1, 0))

The final Plot

Finally, we'll customize the look of our venn diagram and plot the values.

ggplot(df.venn) +
  geom_circle(aes(x0 = x, y0 = y, r = 1.5, fill = labels), alpha = .3, size = 1, colour = 'grey') +
  coord_fixed() +
  theme_void() +
  theme(legend.position = 'bottom') +
  scale_fill_manual(values = c('cornflowerblue', 'firebrick',  'gold')) +
  scale_colour_manual(values = c('cornflowerblue', 'firebrick', 'gold'), guide = FALSE) +
  labs(fill = NULL) +
  annotate("text", x = df.vdc$x, y = df.vdc$y, label = df.vdc$Counts, size = 5)

How to plot GPS data using R, ggplot2 and ggmap

Intro

A couple of months ago, I bought a mobile GPS navigation device. The device makes it possible to record the routes we travel with our car. Since the routes can by exported as .gpx files, it is rather easy to plot them using R.

Packages

To replicate this blog post, three R packages are required: plotKML to import the data into R and ggplot2 and ggmap to plot the data.

library(plotKML)
library(ggplot2)
library(ggmap)

As a prerequisite for the installation of the plotKML package on my Linux Mint 18.3 OS (based on Ubuntu 16.04), I needed to add the ubuntugis PPA.

sudo add-apt-repository ppa:ubuntugis/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get dist-upgrade

Import

All what's required for importing the .gpx file into R is the readGPX() function of the plotKML package. After importing the file into R, we receive a list (lst.rd) conatining some meta information and one data frame. To be able to plot the GPS data using ggplot2, we need to subset this list and save the data frame into a new object (df).

lst.rd <- readGPX('29 Dez. 1413.gpx')
df <- lst.rd$tracks[[1]][[1]] 

Using the head function, we have a short look on the data:

head(df)

##        lon      lat                 time
## 1 12.98376 51.05915 2017-12-29T12:16:28Z
## 2 12.98377 51.05912 2017-12-29T12:16:29Z
## 3 12.98374 51.05912 2017-12-29T12:16:30Z
## 4 12.98372 51.05914 2017-12-29T12:16:31Z
## 5 12.98372 51.05914 2017-12-29T12:16:32Z
## 6 12.98372 51.05914 2017-12-29T12:16:33Z

As we can see, our data frame consists of three variables: longitude, latitude and time.

Plotting

Whithout much efford, we can plot our GPS data using ggplot2. Please note that GPS coordinates must be plotted as points.

ggplot(df, aes(x = lon, y = lat)) +
  coord_quickmap() +
  geom_point()

In addition, the ggmap package offers some functionality to plot the data on maps.

The first example shows how to plot the data on a map provided by Google Maps.

mapImageData <- get_googlemap(center = c(lon = mean(df$lon), lat = mean(df$lat)),
                              zoom = 10,
                              color = 'bw',
                              scale = 1,
                              maptype = "terrain")
ggmap(mapImageData, extent = "device") + # removes axes, etc.
  geom_point(aes(x = lon,
                 y = lat),
             data = df,
             colour = "red3",
             alpha = .1,
             size = .1)

The second example shows how to plot the data on a Stamen map.

mapImage <- get_map(location = c(lon = mean(df$lon) - 0.05, lat = mean(df$lat)),
                    source = "stamen",
                    maptype = "toner",
                    zoom = 10)

ggmap(mapImage, extent = "device") + 
  geom_point(aes(x = lon,
                 y = lat),
             data = df,
             colour = "red3",
             size = .2) 

References

This blog post heavily borrows from the tutorial Mapping GPS Tracks in R. Thanks very much!

R Markdown: How to place two tables side by side using ‘knitr’ and ‘kableExtra’

Intro

When I was recently writing some report using R Markdown, I wanted to place two rather small tables side by side. Since I usually use the kable()-function of the knitr package and the kableExtra package to print tables, I tried to find a solution for my problem using both packages.

Since my Google search (“two tables side by side with kableExtra” or something similar) did not return a helpful result, I experimented with some table formating options provided by the kableExtra package. Here is my solution.

Packages and data

For printing the tables we need to install and load two packages: knitr and kableExtra. The dplyr packages is required for some data manipulation. The data we want to put into the tables stem from the bundesligR package which contains final tables of Germany's highest football (soccer) league. We want to place the final tables of two seasons (1985/86 and 2015/16) side by side.

df <- bundesligR::bundesligR 
table.1985 <- df %>%
  filter(Season == 1985) %>%
    select(Position, Team, Points)
table.2015 <- df %>%
  filter(Season == 2015) %>%
    select(Position, Team, Points)

Now, we place both tables side by side using some functionality of the kableExtra package:

table.1985 %>%
  kable("html", align = 'clc', caption = 'Bundesliga, Season 1985/86') %>%
    kable_styling(full_width = F, position = "float_left")

table.2015 %>%
  kable("html", align = 'clc', caption = 'Bundesliga, Season 2015/16') %>%
    kable_styling(full_width = F, position = "right")

Bundesliga, Season 1985/86

Position	Team	Points
1	FC Bayern Muenchen	70
2	Werder Bremen	69
3	FC Bayer 05 Uerdingen	64
4	Borussia Moenchengladbach	57
5	VfB Stuttgart	58
6	TSV Bayer 04 Leverkusen	55
7	Hamburger SV	56
8	SV Waldhof Mannheim	44
9	VfL Bochum	46
10	FC Schalke 04	41
11	1. FC Kaiserslautern	40
12	1. FC Nuernberg	41
13	1. FC Koeln	38
14	Fortuna Duesseldorf	40
15	Eintracht Frankfurt	35
16	Borussia Dortmund	38
17	1. FC Saarbruecken	27
18	Hannover 96	23

Bundesliga, Season 2015/16

Position	Team	Points
1	FC Bayern Muenchen	88
2	Borussia Dortmund	78
3	Bayer 04 Leverkusen	60
4	Borussia Moenchengladbach	55
5	FC Schalke 04	52
6	1. FSV Mainz 05	50
7	Hertha BSC	50
8	VfL Wolfsburg	45
9	1. FC Koeln	43
10	Hamburger SV	41
11	FC Ingolstadt 04	40
12	FC Augsburg	38
13	Werder Bremen	38
14	SV Darmstadt 98	38
15	TSG 1899 Hoffenheim	37
16	Eintracht Frankfurt	36
17	VfB Stuttgart	33
18	Hannover 96	25

---

The trick is to set the position argument to float_left (left table) and right (right table). Furthermore, the argument full_width must be set to FALSE in both tables.

To Do

Unfortunately, the given example only works for rendering HTML documents. Does anyone know how to place two tables side by side when the output format is PDF/LaTeX?

Analyse der DFG Fachkollegienwahl 2015 — Teil I

Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) ist die europaweit größte Forschungsförderungsorganisation mit einem Jahresetat von aktuell etwa 3 Milliarden Euro (2016). Die Aufgabe der DFG besteht in der Auswahl und Finanzierung wissenschaftlicher Forschungsvorhaben an Hochschulen und Forschungsinstituten.

Laut DFG werden eingereichte Förderanträge in einem mehrstufigen Entscheidungsverfahren “von ehrenamtlich tätigen Gutachterinnen und Gutachtern nach ausschließlich wissenschaftlichen Kriterien beurteilt.” In einem zweiten Schritt werden diese Fachgutachten von Mitgliedern sogenannter Fachkollegien bewertet. Diese treffen eine Vorauswahl und entscheiden, ob ein Antragsverfahren weitergeführt oder eingestellt wird. Die eigentliche Förderentscheidung liegt jedoch beim DFG-Hauptausschuss.

Für die Wahl der Fachkollegien wurde im Jahr 2014 eine neue Wahlordnung verabschiedet, nach der jene Kandidaten mit den meisten Wahlvorschlägen einen Platz auf den Wahllisten bekommen (stimmt das?). Dies habe, so der Bamberger Historiker Hartwin Brandt in zwei Beiträgen für die Frankfurter Allgemeine Zeitung (FAZ, 17.05.2017, 18.10.2017) zu inoffiziellen Absprachen zwischen Hochschulvertetern geführt – mit dem Ziel, die eigenen Kanditaten auf die Wahllisten zu platzieren.

Brandt, der für den Bereich “Klassische Philologie” einen “Nordverbund” bestehend aus den Universitäten Bremen, Greifswald, Hamburg, Kiel und Rostock identifiziert, vermutet, dass eine “detaillierte Analyse der mehr als 600 Seiten umfassenden DFG-Liste der Kandidierenden etliche weitere Auffälligkeiten und Kompensationsgeschäfte zutage fördern” dürfte und mutmaßt, dass “soziologische Netzwerk- und Freundschaftsforscher ihre Freude an diesem Datensatz haben werden”.

Die von der DFG veröffentlichte “Liste der Kandidierenden für die DFG-Fachkollegienwahl 2015” (Stand 17.09.2015) ist ein 617 A4-Seiten umdassendes PDF-Dokument. Sie kann als PDF-Datei von den Internetseiten der DFG heruntergeladen werden (Link). Dazu kommt eine ebenfalls von der DFG veröffentlichte Liste mit den Wahlergebnissen.

Um die in beiden Dokumenten enthaltenen Angaben statistisch auswerten zu können, müssen diese zunächst in ein maschinenlesbares Format überführt werden. Mit der Funktion exctract_text() aus dem R-Paket tabulizer können die Bezeichnungen und Nummern der einzelnen Fachgebiete ausgelesen werden. Zwar lassen sich mit der exctract_tables()-Funktion prinzipiell auch in PDF-Dateien enthaltene Tabellen auslesen. Meine Versuche, die auf das entsprechende PDF-Dokument anzuwenden, waren jedoch leider nicht von Erfolg gekrönt, sodass ich die Daten im Copy-and-Paste-Verfahren manuell in eine Excel-Datei üoberführt habe. Da Copy-and-Paste ein vergleichsweise fehleranfälliges Verfahren ist, würde ich mich freuen, von den Lesern dieses Beitrags auf eventuelle Fehler hingewiesen zu werden. Der Datensatz kann von meinem Github-Repository heruntergeladen werden (zur Zeit nur im Format .rda).

Der Datensatz df.dfg enthält die folgenden Variablen:

• wb.nummer: Nummer des Wissenschaftsbereichs;
• wb.name: Name des Wissenschaftsbereichs;
• fg.nummer: Nummer des Fachgebiets;
• fg.name: Name des Fachgebiets;
• fk.nummer: Nummer des Fachkollegiums;
• fg.name : Name des Fachkollegiums;
• fach.nummer: Nummer des Fachs;
• fach.name: Name des Fachs;
• person.name: Name und Vorname der kandidierenden Person;
• person.sex: Geschlecht der kandidierenden Person;
• person.inst: Institution der kandidierenden Person;
• inst.von: vorschlagende Institutionen
• inst.von.kat: Kategorisierung der vorschlagenden Institution in: Hochschule vs. Fachgesellschaft vs. Sonstiges;
• anzahl.plaetze: Anzahl wählbarer Personen pro Fachkollegium;
• anzahl.kandidaten: Anzahl kandidierender Personen pro Fachkollegium;
• person.platz: Platzierung der kandidierende Person (Wahlergebnis)
• person.stimmen: Anzahl der Stimmen, mit denen der Kandidierende gewählt wurde (Wahlergebnis);
• person.gewaehlt: Wurde die kandidierende Person gewählt?

## Observations: 9,695
## Variables: 18
## $ wb.nummer         <dbl> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,...
## $ wb.name           <fct> Geistes- und Sozialwissenschaften, Geistes- ...
## $ fg.nummer         <dbl> 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, ...
## $ fg.name           <fct> Geisteswissenschaften, Geisteswissenschaften...
## $ fk.nummer         <chr> "FN_101", "FN_101", "FN_101", "FN_101", "FN_...
## $ fk.name           <chr> "Alte Kulturen", "Alte Kulturen", "Alte Kult...
## $ fach.nummer       <dbl> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,...
## $ fach.name         <chr> "Ur- und Frühgeschichte (weltweit)", "Ur- un...
## $ person.name       <chr> "Bemmann, Jan", "Brather, Sebastian", "Brath...
## $ person.sex        <fct> m, m, m, w, m, m, m, m, m, w, w, w, m, m, m,...
## $ person.inst       <chr> "U Bonn", "U Freiburg", "U Freiburg", "RGZM"...
## $ inst.von          <chr> "U Bonn", "U Freiburg", "WGL", "WGL", "Dt. V...
## $ inst.von.kat      <chr> "Hochschule", "Hochschule", "Sonstiges", "So...
## $ anzahl.plaetze    <dbl> 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3,...
## $ anzahl.kandidaten <dbl> 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9,...
## $ person.platz      <dbl> 7, 5, 5, 6, 2, 2, 9, 8, 8, 1, 1, 1, 3, 3, 4,...
## $ person.stimmen    <dbl> NA, NA, NA, NA, 195, 195, NA, NA, NA, 255, 2...
## $ person.gewaehlt   <lgl> FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, FALS...

Im Bereich der medizinischen Fächer gibt es die Besonderheit, dass für Kandidaten, die an einem Universitätsklinikum beschäftigt sind, als Institution das Klinikum, und nicht die Universität genannt wird. Um tatsächlich vorhandene Netzwerkstrukturen rekonstruieren zu können, habe ich immer dann, wenn sich ein Klinikum eindeutig einer Universität zuordnen ließ, in der Variable Institution den Namen der Universität abgespeichert (z.B. “Universitätsklinikum Münster als "Universität Münster”). Falls keine eindeutige Zuordnung möglich war, habe ich den Namen des Klinikums nicht überschrieben (z.B. “Universitätsklinikum Schleswig-Holstein”).

Die Liste der Kandidierenden lässt sich in vier “Wissenschaftsbereiche” untergliedern, denen die Fachkollegien zugeordnet sind. Zuguterletzt ist jedem Fachkollegium eine Reihe von Fächern zugeordnet (z.B. “Literaturwissenschaften” in “Ältere deutsche Literatur”, “Neuere deutsche Literatur” etc.).

• Geistes- und Sozialwissenschaften
  • Geisteswissenschaften (Fachkollegium 101–108)
  • Sozial- und Verhaltenswissenschaften (Fachkollegium 109–113)
• Lebenswissenschaften
  • Biologie (Fachkollegium 201–203)
  • Medizin (Fachkollegium 204–206)
  • Agrar-, Forstwissenschaften und Tiermedizin (Fachkollegium 207)
• Naturwissenschaften
  • Chemie (Fachkollegium 301–307)
  • Physik (Fachkollegium 308–311)
  • Mathematik (Fachkollegium 312)
  • Geowissenschaften (Fachkollegium 313–318)
• Ingenieurswissenschaften
  • Maschinenbau und Produktionstechnik (Fachkollegium 401–402)
  • Wärmetechnik/Verfahrenstechnik (Fachkollegium 403–404)
  • Materialwissenschaft und Werkstofftechnik (Fachkollegium 405–406)
  • Informatik, System- und Elektrotechnik (Fachkollegium 407–409)
  • Bauwesen und Architektur (Fachkollegium 410)

In den nächsten Monaten werde ich mich in einer Reihe von Blogposts an einer statistischen Analyse der DFG-Kandidierendenliste versuchen.

Aktualisiert am: 17.02.2018