Get formatted flextable of items with largest deviation from comparison group

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Usage

rub_table_item(df)

Arguments

df

Data frame

Value

Formatted Flextable

Illustrations

Examples

# Example data
df_item <- data.frame(
  stringsAsFactors = FALSE,
  figure_caption = c(
    "Beurteilung der Studienangebote und -bedingungen - Kontakte","Fachbezogene Englischkenntnisse",
    "Fachbezogene Englischkenntnisse","Auslandsaufenthalt w\u00E4hrend des Studiums",
    "Beurteilung der Pr\u00FCfungssituation",
    "Beurteilung der Studienangebote und -bedingungen - Kontakte",
    "Beurteilung der Studienangebote und -bedingungen - Struktur des Studiums",
    "Beurteilung der Studienangebote und -bedingungen - Kontakte"
  ),
  facet = c(
    "Kontakte zu Lehrenden","Vorbereitung auf englischsprachige Fachkommunikation",
    "Vorbereitung auf den Umgang mit englischsprachiger Literatur",
    "Auslandsaufenthalt w\u00E4hrend des Studiums",
    "Ausgewogenheit der Pr\u00FCfungsformen (Klausur, Hausarbeit, Projekte, etc.).",
    "Kontakte zu Mitstudierenden",
    "Zugang zu erforderlichen Lehrveranstaltungen (z. B. Seminare, \u00DCbungen)",
    "Kontakte zu Lehrenden"
  ),
  y = c(
    "Bachelor 2-F\u00E4cher","Bachelor 2-F\u00E4cher","Bachelor 2-F\u00E4cher",
    "Bachelor 2-F\u00E4cher","Master of Education","Master of Education","Master of Education",
    "Master of Education"
  ),
  aggregation_sort_1 = c(
    2, 2, 2, 2, 55, 55, 55, 55
  ),
  mean = c(
    1.71428571428571,4.19148936170213,3.9375,1.78,1.65,1.38095238095238,1.76190476190476,
    1.85714285714286
  ),
  sd = c(
    0.816496580927726,0.924034110803191,1.13748977082144,0.41845195759648,0.875093979915421,
    0.669043382464133,0.830948969838817,0.963624111659432
  ),
  mean_fgr = c(
    2.34067207415991,3.4128157732594,3.15811965811966,1.5090395480226,2.69263157894737,
    2.29400386847195,2.67251461988304,2.56031128404669
  ),
  sd_fgr = c(
    1.08899230654153,1.38010646489644,1.43054364002476,0.500059559613556,1.08996594469921,
    1.07770878477964,1.07799587645275,1.12444948643891
  ),
  mean_delta = c(
    0.626386359874193,0.778673588442731,0.779380341880342,0.270960451977401,1.04263157894737,
    0.913051487519573,0.910609857978279,0.703168426903835
  ),
  distance = c(
    0.575198149804654,0.564212695359818,0.544814097294407,0.541856358444179,0.956572619555646,
    0.84721540773769,0.844724806345951,0.625344611193467
  )
)

# Function call
rub_table_item(
  df = df_item
)
Abschluss
Abbildung
Item
Mittelwert (μ)
Abweichung*
Studiengang
Fächergruppe
in SD (σ)
Bachelor 2-Fächer
Beurteilung der Studienangebote und -bedingungen - Kontakte
Kontakte zu Lehrenden
1,71
2,34
0,58
Fachbezogene Englischkenntnisse
Vorbereitung auf englischsprachige Fachkommunikation
4,19
3,41
0,56
Fachbezogene Englischkenntnisse
Vorbereitung auf den Umgang mit englischsprachiger Literatur
3,94
3,16
0,54
Auslandsaufenthalt während des Studiums
Auslandsaufenthalt während des Studiums
1,78
1,51
0,54
Master of Education
Beurteilung der Prüfungssituation
Ausgewogenheit der Prüfungsformen (Klausur, Hausarbeit, Projekte, etc.).
1,65
2,69
0,96
Beurteilung der Studienangebote und -bedingungen - Kontakte
Kontakte zu Mitstudierenden
1,38
2,29
0,85
Beurteilung der Studienangebote und -bedingungen - Struktur des Studiums
Zugang zu erforderlichen Lehrveranstaltungen (z. B. Seminare, Übungen)
1,76
2,67
0,84
Beurteilung der Studienangebote und -bedingungen - Kontakte
Kontakte zu Lehrenden
1,86
2,56
0,63
* Die Formel zur Berechnung der Abweichung verwendet neben den ausgewiesenen Mittelwerten noch die Standardabweichung der Fächergruppe, die in der Tabelle aus Platzgründen nicht ausgegeben wird. Die exakte Berechnung ist: NA.