R für Einsteiger

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

Maike Luhmann

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Maike Luhmann, R für Einsteiger (2015), Beltz Verlagsgruppe, 69 469 Weinheim, ISBN: 9783621282758

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Beschreibung

Prof. Dr. Maike Luhmann, Lehrstuhl für Psychologische Methodenlehre an der Ruhr-Universität Bochum.

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).

Kritik

»Eine bessere Begleitung beim Einstig in eine neue Software kann man sich kaum wünschen.« Praxis der Kinderpsychologie und Kinderpsychiatrie

Inhaltsverzeichnis

  • BEGINN
  • Inhaltsübersicht
  • Inhalt
  • Vorwort zur vierten Auflage
  • 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 Zusätzliche Benutzeroberflächen
  • 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 Der Workspace
  • 5.4 Dateien speichern und öffnen
  • 5.5 Funktionen im Überblick
  • 5.6 Übungen
  • 6. Dateneingabe und -management
  • 6.1 Der R Dateneditor
  • 6.2 Daten importieren
  • 6.3 Daten zusammenfügen
  • 6.4 Funktionen im Überblick
  • 6.5 Übungen
  • Variablen bearbeiten
  • 7.1 Variablen auswählen
  • 7.2 Objekteigenschaften verändern
  • 7.3 Neue Variablen erstellen
  • 7.4 Nützliche Pakete für die Datenaufbereitung
  • 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 entfernen
  • 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 Funktionen im Überblick
  • 9.8 Übungen
  • 10. Bivariate deskriptive Statistiken
  • 10.1 Kontingenztabellen
  • 10.2 Zusammenhangsmaße für metrische Variablen
  • 10.3 Zusammenhangsmaße für nicht-metrische Variablen
  • 10.4 Funktionen im Überblick
  • 10.5 Übungen
  • 11. Graphiken
  • 11.1 Diagramme für kategoriale Variablen
  • 11.2 Diagramme für metrische Variablen
  • 11.3 Streudiagramm
  • 11.4 Die plot-Funktion
  • 11.5 Graphiken bearbeiten
  • 11.6 Graphiken für Fortgeschrittene
  • 11.7 Graphik-Funktionen im Überblick
  • 11.8 Zusätzliche Argumente für Graphik-Funktionen
  • 11.9 Übungen
  • 12. Grundlagen der Inferenzstatistik in R
  • 12.1 Verteilungen
  • 12.2 Stichprobenumfangsplanung
  • 12.3 Weitere Poweranalysen
  • 12.4 Funktionen im Überblick
  • 12.5 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 Funktionen im Überblick
  • 13.5 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 Kontraste
  • 14.5 Effektgrößen
  • 14.6 Funktionen im Überblick
  • 14.7 Übungen
  • 15. Varianzanalyse mit Messwiederholung
  • 15.1 Vorbereitung der Daten
  • 15.2 Einfaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung
  • 15.3 Mehrfaktorielle gemischte Varianzanalyse
  • 15.4 Effektgrößen
  • 15.5 Funktionen im Überblick
  • 15.6 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 Partialund Semipartialkorrelation
  • 16.6 Funktionen im Überblick
  • 16.7 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 Funktionen im Überblick
  • 17.7 Übungen
  • 18. Nonparametrische Verfahren
  • 18.1 Der chi2-Test
  • 18.2 Der Wilcoxon-Test
  • 18.3 Der Kruskal-Wallis-Test
  • 18.4 Funktionen im Überblick
  • 18.5 Übungen
  • 19. Verfahren für die Testkonstruktion
  • 19.1 Itemanalyse und interne Konsistenz
  • 19.2 Exploratorische Faktorenanalyse
  • 19.3 Hauptkomponentenanalyse
  • 19.4 Funktionen im Überblick
  • 19.5 Übungen
  • 20. Lineare Strukturgleichungsmodelle
  • 20.1 Multiple Regression mit lavaan
  • 20.2 Pfadmodell mit Mediatorvariable
  • 20.3 Konfirmatorische Faktorenanalyse
  • 20.4 Kombination von Messund Strukturmodell
  • 20.5 Erstellen eines Pfaddiagramms
  • 20.6 Weitere Funktionen
  • 20.7 Funktionen im Überblick
  • 20.8 Übungen
  • 21. Mehrebenenanalyse
  • 21.1 Das Nullmodell
  • 21.2 Das Random-Intercept-Modell
  • 21.3 Das Random-Slopes-Modell
  • 21.4 Modelle mit Ebene-2-Prädiktoren
  • 21.5 Funktionen im Überblick
  • 21.6 Übungen
  • 22. Ausgaben speichern und exportieren
  • 22.1 Daten exportieren
  • 22.2 Tabellen exportieren
  • 22.3 Graphiken speichern
  • 22.4 Kommentierte Ausgaben mit R Markdown erstellen
  • 22.5 Funktionen im Überblick
  • 23. Crash-Kurs für SPSS-Umsteiger
  • 23.1 Grundlegende Unterschiede zwischen R und SPSS
  • 23.2 Arbeiten mit dem R Commander
  • 23.3 Zentrale Funktionen in R und SPSS
  • Anhang A: Datensätze
  • Anhang B: Pakete
  • Hinweise zu den Online-Materialien
  • Literatur
  • Sachwortverzeichnis

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