R-Grundlagen

Als kostenlose Alternative zu den kommerziellen Statistik-Programmpaketen SPSS, SAS, STATA, etc. bietet sich das Open-Source-Projekt „R“ an. Abgeschreckt durch die hohen Preise vieler kommerzieller Produkte steigen immer mehr Anwender auf R um. Dabei braucht R den Vergleich mit der Konkurrenz keineswegs zu scheuen: Der Funktionsumfang von R übertrifft den der o.g. Programme in vielen Bereichen z.T. deutlich. Dank der hohen Akzeptanz in Forschung und Wissenschaft werden neue Verfahren häufig zuerst in R implementiert. Das fast unerschöpfliche Potenzial und die große Flexibilität von R erschließen sich jedoch erst, nachdem man die Einstiegshürden gemeistert hat.

Im Gegensatz zu SPSS wird R in der Regel über die Kommandozeile bedient und bringt keine einheitliche graphische Benutzeroberfläche mit, über die alle Funktionen verfügbar wären. Die Programmiersprache von R ist jedoch gut strukturiert und logisch aufgebaut. Schon nach kurzer Einarbeitung kann man viele Aufgaben lösen. Die Bedienung bringt dann viele Vorteile: Der Code zu einmal ausgeführten Analysen lässt sich speichern und später spielend an geänderte Anforderungen anpassen. Der Funktionsumfang und die Möglichkeiten sind beeindruckend und für jedes noch so spezielle Problem gibt es fertige „Pakete“.

Das Kurs-Programm umfasst typische Aufgaben, die im Rahmen einer empirischen Untersuchung anfallen (Datenmanagement, deskriptive Statistik und schließende Statistik). Der Kurs wird durch einige Anwendungsbeispiele im Übungsformat abgerundet, die perspektivisch die Möglichkeiten von R aufzeigen. Durch eine Einführung in die ausführliche und umfassende Dokumentation zu R werden die Teilnehmer*innen befähigt, sich selbständig in spezifische R-Funktionen einzuarbeiten.

Inhalte

Einführung in die Benutzeroberfläche, grundlegende Befehle, Datenmanagement, deskriptive Statistik mit R (inkl. Graphiken), schließende Statistik mit R (insbesondere Testen und Regression), beispielhafte Anwendungen, Überblick über weitere Funktionen.

Voraussetzungen

Kenntnisse der deskriptiven Statistik sowie der Inferenzstatistik (Testen, Regression) auf dem Niveau der Kurse "Statistik-Kompakt" oder "Statistik-Grundlagen", keine Vorkenntnisse im Umgang mit R erforderlich

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Hinweise zum Statistikangebot