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R für Einsteiger

Einführung in die Statistiksoftware für die Sozialwissenschaften. Mit Online-Materialien

Maike Luhmann

Diese Publikation zitieren

Maike Luhmann, R für Einsteiger (2010), Beltz Verlagsgruppe, 69 469 Weinheim, ISBN: 9783621278416

Getrackt seit 05/2018

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Beschreibung / Abstract

R ist eine freie Statistiksoftware, die in der Psychologie zunehmend eingesetzt wird. In diesem ersten R-Lehrbuch für Psychologen werden die Verfahren erläutert, die für die psychologische Forschung zentral sind.

Die Verfahren werden anhand konkreter Daten – die auch online zur Verfügung gestellt werden – dargestellt, sodass die Beispiele direkt am eigenen PC nachvollzogen werden können. Übersichtstabellen mit den wichtigsten Befehlen, Übungsaufgaben, das Glossar und Anwendertipps erleichtern den Einstieg in die Software (auch für den Umstieg von SPSS auf R).

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

  • BEGINN
  • Vorwort
  • 1 Einleitung
  • 1.1 Warum R?
  • 1.2 Für wen ist dieses Buch?
  • 1.3 Wie benutzt man dieses Buch?
  • 1.4 Weiterentwicklungen und Aktualität des Buchs
  • 1.5 Verwendete Schriftarten
  • 2 Installation
  • 2.1 Download
  • 2.2 Installation
  • 2.3 Zusätzliche Pakete
  • 2.4 Funktionen im Überblick
  • 3 Ein erster Überblick
  • 3.1 Aufbau der Basisversion
  • 3.2 Der R Commander
  • 3.3 Hilfe zu R
  • 4 Einführung in die Programmiersprache
  • 4.1 Eingabe und Ausführen von Befehlen
  • 4.2 R als Taschenrechner
  • 4.3 Logische Abfragen
  • 4.4 Funktionen
  • 4.5 Kommentare
  • 4.6 Übungen
  • 5 Objekte
  • 5.1 Neue Objekte anlegen
  • 5.2 Objekttypen
  • 5.3 Den Überblick behalten
  • 5.4 Dateien speichern und öffnen
  • 5.5 Funktionen im Überblick
  • 6 Dateneingabe und -management
  • 6.1 Der R Dateneditor
  • 6.2 Daten importieren
  • 6.3 Zusammenfügen von Dateien
  • 6.4 Daten speichern
  • 6.5 Daten aus R exportieren
  • 6.6 Funktionen im Überblick
  • 6.7 Übungen
  • 7 Variablen bearbeiten
  • 7.1 Variablen auswählen
  • 7.2 Objekteigenschaften verändern
  • 7.3 Variablen umkodieren
  • 7.4 Neue Variablen erstellen
  • 7.5 Funktionen im Überblick
  • 7.6 Übungen
  • 8 Fälle sortieren und auswählen
  • 8.1 Fälle sortieren
  • 8.2 Untergruppen auswählen
  • 8.3 Personen mit fehlenden Werten löschen
  • 8.4 Funktionen im Überblick
  • 8.5 Übungen
  • 9 Univariate deskriptive Statistiken
  • 9.1 Häufigkeitstabellen
  • 9.2 Beschreibung von Nominaldaten
  • 9.3 Beschreibung von Ordinaldaten
  • 9.4 Beschreibung von Intervalldaten
  • 9.5 Die summary-Funktion
  • 9.6 Gruppenvergleiche
  • 9.7 Univariate deskriptive Statistiken im R Commander
  • 9.8 Statistische Funktionen im Überblick
  • 9.9 Weitere Funktionen
  • 9.10 Übungen
  • 10 Bivariate deskriptive Statistiken
  • 10.1 Kontingenztabellen
  • 10.2 Zusammenhangsmaße für metrische Variablen
  • 10.3 Zusammenhangsmaße für nicht-metrische Variablen
  • 10.4 Bivariate deskriptive Statistiken im R Commander
  • 10.5 Funktionen im Überblick
  • 10.6 Übungen
  • 11 Graphiken
  • 11.1 Diagramme für kategoriale Variablen
  • 11.2 Diagramme für metrische Variablen
  • 11.3 Streudiagramm
  • 11.4 Graphiken bearbeiten
  • 11.5 Graphiken speichern
  • 11.6 Graphiken für Fortgeschrittene
  • 11.7 Graphiken im R Commander
  • 11.8 Graphik-Funktionen im Überblick
  • 11.9 Zusätzliche Argumente für Graphik-Funktionen
  • 11.10 Funktionen zur Modifikation von Diagrammen
  • 11.11 Übungen
  • 12 Grundlagen der Inferenzstatistik in R
  • 12.1 Verteilungen
  • 12.2 Berechnung von prep
  • 12.3 Stichprobenumfangsplanung
  • 12.4 Weitere Poweranalysen
  • 12.5 Funktionen im Überblick
  • 12.6 Übungen
  • 13 Mittelwertsvergleiche mit t-Tests
  • 13.1 t-Test für eine Stichprobe
  • 13.2 t-Test für unabhängige Stichproben
  • 13.3 t-Test für abhängige Stichproben
  • 13.4 t-Tests im R Commander
  • 13.5 Funktionen im Überblick
  • 13.6 Übungen
  • 14 Varianzanalyse ohne Messwiederholung
  • 14.1 Einfaktorielle Varianzanalyse ohne Messwiederholung
  • 14.2 Mehrfaktorielle Varianzanalyse ohne Messwiederholung
  • 14.3 Multiple Paarvergleiche mit Post-hoc-Verfahren
  • 14.4 Effektgrößen
  • 14.5 Varianzanalyse ohne Messwiederholung im R Commander
  • 14.6 Funktionen im Überblick
  • 14.7 Übungen
  • 15 Varianzanalyse mit Messwiederholung
  • 15.1 Vorbereitung der Datenmatrix
  • 15.2 Einfaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung
  • 15.3 Mehrfaktorielle gemischte Varianzanalyse
  • 15.4 Effektgrößen und Stichprobenplanung
  • 15.5 Varianzanalyse mit Messwiederholung im R Commander
  • 15.6 Funktionen im Überblick
  • 15.7 Übungen
  • 16 Grundlagen der Regressionsanalyse
  • 16.1 Bivariate lineare Regression
  • 16.2 Multiple Regression und multiple Korrelation
  • 16.3 Effektgrößen
  • 16.4 Modellannahmen prüfen
  • 16.5 Partial- und Semipartialkorrelation
  • 16.6 Regressionsanalyse im R Commander
  • 16.7 Funktionen im Überblick
  • 16.8 Übungen
  • 17 Spezielle Regressionsmodelle
  • 17.1 Kategoriale Prädiktoren
  • 17.2 Moderierte Regression
  • 17.3 Nicht-lineare Regression
  • 17.4 Kovarianzanalyse
  • 17.5 Logistische Regression
  • 17.6 Spezielle Regressionsmodelle im R Commander
  • 17.7 Funktionen im Überblick
  • 17.8 Übungen
  • 18 Nonparametrische Verfahren
  • 18.1 Der chi²-Test
  • 18.2 Der Wilcoxon-Test
  • 18.3 Der Kruskal-Wallis-Test
  • 18.4 Nonparametrische Verfahren im R Commander
  • 18.5 Funktionen im Überblick
  • 18.6 Übungen
  • 19 Verfahren für die Testkonstruktion
  • 19.1 Itemanalyse
  • 19.2 Interne Konsistenz
  • 19.3 Exploratorische Faktorenanalyse
  • 19.4 Hauptkomponentenanalyse
  • 19.5 Konfirmatorische Faktorenanalyse
  • 19.6 Verfahren für die Testkonstruktion im R Commander
  • 19.7 Funktionen im Überblick
  • 19.8 Übungen
  • 20 Crash-Kurs für SPSS-Umsteiger
  • 20.1 Grundlegende Unterschiede zwischen R und SPSS
  • 20.2 Arbeiten mit dem R Commander
  • 20.3 Zentrale Befehle in R und SPSS
  • 20.4 Einbindung von R in SPSS
  • Anhang A: Datensätze
  • Anhang B: Pakete
  • Hinweise zu den Online-Materialien
  • Literatur
  • Sachwortverzeichnis

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