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Statistik mit R Schnelleinstieg : R einfach lernen in 14 Tagen
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- Online
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Mit diesem Buch gelingt Ihnen der einfache Einstieg in die statistische Analyse mit der Programmiersprache R. Alle Grundlagen werden in 14 Kapiteln anschaulich und leicht nachvollziehbar anhand von...
Mit diesem Buch gelingt Ihnen der einfache Einstieg in die statistische Analyse mit der Programmiersprache R. Alle Grundlagen werden in 14 Kapiteln anschaulich und leicht nachvollziehbar anhand von praktischen Beispielen erläutert. Der Autor führt Sie Schritt für Schritt in die Datenanalyse mit R ein: von den Grundlagen zu Syntax und Datentypen über die Verwendung der grafischen Benutzungsoberfläche RStudio bis hin zur Erstellung von Diagrammen sowie analytischen Verfahren zum Prüfen von Veränderungen, Unterschieden und Zusammenhängen. Eine praktische Übersicht hilft Ihnen, die passenden Verfahren für jede Aufgabenstellung schnell nachzuschlagen und einfach anzuwenden. Grundlegende Statistik-Kenntnisse werden vorausgesetzt.
Details
- Format
- Books
- Language
- German
- Publication
-
- 1st ed
- Frechen : mitp, 2022
- ©2022
- Physical Details
-
- 1 online resource (279 pages)
- ISBNs
- 9783747504963, 3747504965
- OCLC
- on1347226851
- Intro -- Impressum -- Nachschlagehilfe -- Einleitung -- E.1 R lernen in 14 Tagen -- E.2 Der Aufbau des Buches -- E.3 Downloads zum Buch -- E.4 Fragen und Feedback -- Teil I: Einführung in die Arbeit mit R und RStudio -- 1 Warum gerade R für statistische Analysen? -- 2 R-Grundlagen in Kurzform -- 2.1 Syntax -- 2.2 Objekttypen in R -- 2.3 R-Pakete finden und verwenden -- 2.3.1 Pakete installieren und laden -- 2.3.2 Finden von Paketen -- 2.4 Datenformate in R -- 2.4.1 Wide-Format -- 2.4.2 Long-Format -- 2.4.3 Transformation der Formate -- 2.5 Pipe-Operatoren -- 3 RStudio als hilfreiche Oberfläche -- 3.1 Layout von RStudio -- 3.2 Empfohlene Einstellungen -- 3.2.1 Dark Mode -- 3.2.2 Tastatur-Shortcuts -- 3.2.3 In Projekten arbeiten -- Teil II: Datenmanagement und deskriptive Statistiken -- 4 Datenmanagement in R -- 4.1 Datensätze in R einlesen -- 4.1.1 Nutzen des Importassistenten -- 4.1.2 Import über Code -- 4.2 Datensätze zusammenfügen -- 4.2.1 Fälle hinzufügen -- 4.2.2 Variablen hinzufügen -- 4.3 Teildatensätze erstellen -- 4.3.1 Auswahl bestimmter Variablen -- 4.3.2 Auswahl bestimmter Fälle -- 4.3.3 Auswahl bestimmter Fälle und Variablen -- 4.4 Datensätze exportieren -- 4.4.1 CSV- und TXT-Export -- 4.4.2 XLSX-Export -- 4.4.3 SAV-Export (SPSS) und DTA-Export (STATA) -- 4.5 Datensätze speichern und wieder laden -- 4.6 Fehlende Werte ausschließen -- 4.7 Variablen faktorisieren -- 4.8 Datumsvariablen als Datum formatieren -- 4.9 Dummycodierung von kategorialen Variablen -- 4.9.1 Das Prinzip einer Dummycodierung -- 4.9.2 Dummycodierung in R -- 4.10 Skalenbildung -- 4.10.1 Zweck einer Skalenbildung -- 4.10.2 Interne Konsistenz -- 4.10.3 Inverscodierung von Items -- 4.10.4 Skalenbildung -- 5 Deskriptive Statistik von Stichproben -- 5.1 Häufigkeiten -- 5.1.1 Absolute Häufigkeiten -- 5.1.2 Relative Häufigkeiten -- 5.1.3 Kumulierte relative Häufigkeiten
- 5.1.4 Übersichtstabelle -- 5.2 Lageparameter -- 5.3 Streuparameter -- 5.4 Schiefe und Kurtosis -- 5.5 Überblicksfunktionen für die deskriptive Statistik in R -- 5.5.1 Überblick mit describe() -- 5.5.2 Überblick mit Desc() -- 5.6 Deskriptive Statistiken für Untergruppen -- 5.6.1 Nutzen von tapply() -- 5.6.2 Nutzen von describeBy() -- 5.6.3 Nutzen des Pipe-Operators -- 5.7 Zusammenhänge -- 5.7.1 Kreuztabellen -- 5.7.2 Korrelation -- Teil III: Diagramme -- 6 Allgemeine Darstellungen von Verteilungen für eine oder mehrere Gruppen -- 6.1 Histogramm -- 6.1.1 Histogramm mit der Basisversion von R -- 6.1.2 Einfaches Histogramm mit ggplot2 -- 6.1.3 Histogramm für Gruppen mit ggplot2 -- 6.2 Säulendiagramm -- 6.2.1 Säulendiagramm mit der Basisversion von R -- 6.2.2 Einfaches Säulendiagramm mit ggplot2 -- 6.2.3 Säulendiagramm für Gruppen mit ggplot2 -- 6.3 Balkendiagramm -- 6.3.1 Balkendiagramm mit der Basisversion von R -- 6.3.2 Balkendiagramm mit ggplot2 -- 6.4 Boxplot -- 6.4.1 Boxplot mit der Basisversion von R -- 6.4.2 Boxplot mit ggplot2 -- 6.5 Kreisdiagramm -- 6.6 Q-Q-Plot -- 7 Veränderungen in Diagrammen darstellen -- 7.1 Diagramme mit der Basisversion von R -- 7.1.1 Liniendiagramm für eine Variable -- 7.1.2 Liniendiagramm für zwei oder mehr Variablen -- 7.2 Diagramme mit ggplot2 -- 7.2.1 Liniendiagramm für eine Variable -- 7.2.2 Liniendiagramm für zwei oder mehr Variablen -- 7.2.3 Gestapeltes Flächendiagramm -- 7.2.4 Boxplots -- 7.2.5 Säulendiagramm mit Fehlerbalken -- 7.2.6 Liniendiagramm mit Fehlerbalken -- 8 Zusammenhänge in Diagrammen darstellen -- 8.1 Streudiagramm -- 8.1.1 Streudiagramm mit der Basisversion von R -- 8.1.2 Streudiagramm mit ggplot2 -- 8.2 Korrelationsdiagramm -- Teil IV: Analytische Tests -- 9 Stichprobe mit Population vergleichen - Einstichproben-Tests -- 9.1 Einstichproben-t-Test für den Mittelwert -- 9.1.1 Voraussetzungen
- 9.1.2 Durchführung -- 9.1.3 Interpretation der Ergebnisse -- 9.1.4 Berechnung der Effektstärke -- 9.1.5 Reporting der Ergebnisse -- 9.2 Einstichproben-Wilcoxon-Test für den Median -- 9.2.1 Voraussetzungen -- 9.2.2 Durchführung -- 9.2.3 Interpretation der Ergebnisse -- 9.2.4 Berechnung der Effektstärke -- 9.2.5 Reporting der Ergebnisse -- 9.3 Chi2-Anpassungstest für die Verteilung -- 9.3.1 Voraussetzungen -- 9.3.2 Durchführung -- 9.3.3 Interpretation der Ergebnisse -- 9.3.4 Reporting der Ergebnisse -- 10 Veränderungen zwischen Zeitpunkten nach Intervention prüfen -- 10.1 Zwei Zeitpunkte -- 10.1.1 t-Test bei abhängigen Stichproben -- 10.1.2 Wilcoxon-Test bei abhängigen Stichproben -- 10.2 Mehr als zwei Zeitpunkte -- 10.2.1 ANOVA mit Messwiederholung -- 10.2.2 Friedman-ANOVA -- 11 Unterschiede zwischen Gruppen prüfen -- 11.1 Zwei Gruppen zu einem Zeitpunkt mit einem Einflussfaktor -- 11.1.1 t-Test bei unabhängigen Stichproben -- 11.1.2 Mann-Whitney-U-Test (Mann-Whitney-Wilcoxon-Test) -- 11.2 Mehr als zwei Gruppen zu einem Zeitpunkt mit einem Einflussfaktor -- 11.2.1 Einfaktorielle ANOVA -- 11.2.2 Kruskal-Wallis-Test -- 12 Unterschiede zwischen Gruppen mit mehreren Einflussfaktoren sowie mit Messwiederholung (gemischte Modelle) -- 12.1 Mehrere Gruppen infolge mehrerer Einflussfaktoren - Mehrfaktorielle ANOVA -- 12.1.1 Voraussetzungen -- 12.1.2 Durchführung -- 12.1.3 Interpretation der Ergebnisse -- 12.1.4 Reporting der Ergebnisse -- 12.2 Gemischte ANOVA als Sonderfall -- 12.2.1 Voraussetzungen -- 12.2.2 Durchführung -- 12.2.3 Interpretation der Ergebnisse -- 12.2.4 Reporting der Ergebnisse -- 13 Ungerichtete Zusammenhänge - Korrelationsanalysen -- 13.1 Pearson-Korrelation -- 13.1.1 Durchführung -- 13.1.2 Ergebnis und Interpretation -- 13.1.3 Reporting der Ergebnisse -- 13.2 Spearman-Korrelation -- 13.2.1 Durchführung -- 13.2.2 Ergebnis und Interpretation
- 13.2.3 Reporting der Ergebnisse -- 13.3 Kendall-Tau-Korrelation -- 13.3.1 Durchführung -- 13.3.2 Ergebnis und Interpretation -- 13.3.3 Reporting der Ergebnisse -- 13.4 Pearson-punktbiseriale Korrelation -- 13.4.1 Durchführung -- 13.4.2 Ergebnis und Interpretation -- 13.4.3 Exkurs: Interpretation einer signifikanten Korrelation -- 13.4.4 Reporting der Ergebnisse -- 13.5 Chi2-Test auf Unabhängigkeit -- 13.5.1 Durchführung -- 13.5.2 Ergebnis und Interpretation -- 13.5.3 Reporting der Ergebnisse -- 13.6 Kontingenzkoeffizient / Cramer V -- 13.7 Odds-Ratio -- 13.8 Zusatz: Partialkorrelation -- 14 Gerichtete Zusammenhänge - Regressionsanalysen -- 14.1 Lineare Regression -- 14.1.1 Vorbemerkungen und Vorbereitungen -- 14.1.2 Voraussetzungen der linearen Regression -- 14.1.3 Durchführung -- 14.1.4 Ergebnis -- 14.1.5 Interpretation der Ergebnisse -- 14.1.6 Reporting der Ergebnisse -- 14.2 Moderation und Mediation im Rahmen der linearen Regression -- 14.2.1 Moderation -- 14.2.2 Mediation -- 14.3 Binär-logistische Regression -- 14.3.1 Voraussetzungen -- 14.3.2 Durchführung -- 14.3.3 Ergebnis -- 14.3.4 Interpretation -- 14.3.5 Reporting der Ergebnisse -- 14.4 Ordinal-logistische Regression -- 14.4.1 Voraussetzungen -- 14.4.2 Durchführung -- 14.4.3 Ergebnis -- 14.4.4 Interpretation -- 14.4.5 Reporting der Ergebnisse -- Anhang -- A.1 Übersicht der allgemeinen Befehle für Diagramme mit der Basisversion von R -- A.1.1 Beschriftungen -- A.1.2 Schriftarten, Schriftvariation, Schriftgröße, Schriftfarben -- A.1.3 Achsenformatierung -- A.1.4 Linienarten und Datenpunkteformate -- A.1.5 Legende -- A.2 Übersicht der allgemeinen Befehle für Diagramme mit ggplot2 -- Glossar