Grundlagen der Datenanalyse mit R
Description
Dieses Buch liefert eine anwendungsorientierte Einführung in die Datenauswertung mit der freien Statistikumgebung R. Es behandelt deskriptive Auswertungen ebenso umfassend wie inferenzstatistische Analysen. Neben klassischen univariaten Verfahren berücksichtigt das Buch nonparametrische Tests, Resampling-Methoden und multivariate Statistik. Zudem deckt es die vielfältigen Möglichkeiten ab, Daten aufzubereiten und Diagramme zu erstellen. Die statistischen Verfahren werden anhand von Beispielen erläutert und an vielen Stellen mit Diagrammen illustriert.
Das Buch richtet sich an alle, die R kennenlernen und in konkreten Aufgabenstellungen einsetzen möchten, ohne bereits über Vorerfahrungen mit befehlsgesteuerten Programmen oder Programmiersprachen zu verfügen.
Für die fünfte Auflage wurde das Buch vollständig aktualisiert: Es bezieht sich nun auf die Version 4.0.0 von R, auch die Auswahl und Darstellung verwendeter Zusatzpakete wurde der dynamischen Entwicklung angepasst.Außerdem wurde insbesondere der Abschnitt zur Datenaufbereitung überarbeitet: Zur stärkeren Ausrichtung auf Data-Science-Anwendungen stellt er nun ausführlich das Paket dplyr vor, enthält eine erweiterte Darstellung von R-Markdown-Dokumenten und bespricht Hinweise zur Reproduzierbarkeit von Auswertungen.Reviews / Votes
"Das Buch bietet einen sehr guten Einstieg in die Thematik. Hier wird wirklich von Beginn alles verständlich und nachvollziehbar dargestellt. ... in diesem Buch werden komplette Befehle aufgelistet, die blitzschnell für die eigenen Daten angewendet werden können. Dieses Buch gleicht eher einem individuell auf die persönlichen Belange zugeschnittenem Workshop, worauf man auch nach einiger Zeit gerne wieder darauf zurückgreift."Besonders hervorzuheben: "Besonders gefallen hat mir die gute und verständliche Aufbereitung sowie die hohe Praxisorientierung." (Carina Tillack, Institut für Erziehungswissenschaft, Universität Kassel)
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Person
PD Dr. Daniel Wollschläger lehrte viele Jahre am Institut für Psychologie der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel und ist nun am Institut für Medizinische Biometrie, Epidemiologie und Informatik der Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz tätig.
Content
Erste Schritte.- Elementare Dateneingabe und -verarbeitung.- Datensätze.- Befehle und Daten verwalten.- Hilfsmittel für die Inferenzstatistik.- Korrelations- und Regressionsanalyse.- Parametrische Tests für Dispersions- und Lageparameter von Verteilungen.- Klassische nonparametrische Methoden.- Resampling-Verfahren.- Multivariate Verfahren.- Diagramme erstellen.- R als Programmiersprache.- Literaturverzeichnis.
