Statistik mit R Schnelleinstieg
R einfach lernen in 14 Tagen
Björn Walther
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Björn Walther, Statistik mit R Schnelleinstieg (2022), mitp-Verlag, Frechen, ISBN: 9783747504956
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Beschreibung / Abstract
Alle Grundlagen für den Einsatz von R in Studium und Praxis
Die gängigsten Datenvisualisierungen und Datenanalyseverfahren
Mit praktischer Nachschlagehilfe für die einzelnen Verfahren
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.
Aus dem Inhalt:
- Alle wesentlichen Grundlagen einfach erläutert
- Einführung in RStudio
- Deskriptive Statistik von Stichproben
- Diagramme für Verteilungen, Veränderungen und Zusammenhänge
- Analytische Verfahren zur Beurteilung von
- Veränderungen zwischen Zeitpunkten
- Unterschiede zwischen Gruppen
- Ungerichteten und gerichteten Zusammenhängen
- Entscheidungsbaum für die Auswahl der passenden statistischen Tests
- R-Code und alle Beispieldatensätze zum Download
Beschreibung
Björn Walther ist promovierter Wirtschaftswissenschaftler und hat jahrelange Erfahrung im akademischen Bereich, besonders zum Thema Datenanalyse, speziell mit R. Darüber hinaus hat er den größten deutschsprachigen YouTube-Kanal zum Thema programmgestützte statistische Auswertungen u.a. mit R aufgebaut.
Inhaltsverzeichnis
- Cover
- DRM
- Titel
- Impressum
- Inhalt
- 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
- 2.4 Datenformate in R
- 2.5 Pipe-Operatoren
- 3 RStudio als hilfreiche Oberfläche
- 3.1 Layout von RStudio
- 3.2 Empfohlene Einstellungen
- Teil II Datenmanagement und deskriptive Statistiken
- 4 Datenmanagement in R
- 4.1 Datensätze in R einlesen
- 4.2 Datensätze zusammenfügen
- 4.3 Teildatensätze erstellen
- 4.4 Datensätze exportieren
- 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
- 4.10 Skalenbildung
- 5 Deskriptive Statistik von Stichproben
- 5.1 Häufigkeiten
- 5.2 Lageparameter
- 5.3 Streuparameter
- 5.4 Schiefe und Kurtosis
- 5.5 Überblicksfunktionen für die deskriptive Statistik in R
- 5.6 Deskriptive Statistiken für Untergruppen
- 5.7 Zusammenhänge
- Teil III Diagramme
- 6 Allgemeine Darstellungen von Verteilungen für eine oder mehrere Gruppen
- 6.1 Histogramm
- 6.2 Säulendiagramm
- 6.3 Balkendiagramm
- 6.4 Boxplot
- 6.5 Kreisdiagramm
- 6.6 Q-Q-Plot
- 7 Veränderungen in Diagrammen darstellen
- 7.1 Diagramme mit der Basisversion von R
- 7.2 Diagramme mit ggplot2
- 8 Zusammenhänge in Diagrammen darstellen
- 8.1 Streudiagramm
- 8.2 Korrelationsdiagramm
- Teil IV Analytische Tests
- 9 Stichprobe mit Population vergleichen – Einstichproben-Tests
- 9.1 Einstichproben-t-Test für den Mittelwert
- 9.2 Einstichproben-Wilcoxon-Test für den Median
- 9.3 Chi2-Anpassungstest für die Verteilung
- 10 Veränderungen zwischen Zeitpunkten nach Intervention prüfen
- 10.1 Zwei Zeitpunkte
- 10.2 Mehr als zwei Zeitpunkte
- 11 Unterschiede zwischen Gruppen prüfen
- 11.1 Zwei Gruppen zu einem Zeitpunkt mit einem Einflussfaktor
- 11.2 Mehr als zwei Gruppen zu einem Zeitpunkt mit einem Einflussfaktor
- 12 Unterschiede zwischen Gruppen mit mehreren Einflussfaktoren sowie mit Messwiederholung (gemischte Modelle)
- 12.1 Mehrere Gruppen infolge mehrerer Einflussfaktoren – Mehrfaktorielle ANOVA
- 12.2 Gemischte ANOVA als Sonderfall
- 13 Ungerichtete Zusammenhänge – Korrelationsanalysen
- 13.1 Pearson-Korrelation
- 13.2 Spearman-Korrelation
- 13.3 Kendall-Tau-Korrelation
- 13.4 Pearson-punktbiseriale Korrelation
- 13.5 Chi2-Test auf Unabhängigkeit
- 13.6 Kontingenzkoeffizient / Cramer V
- 13.7 Odds-Ratio
- 13.8 Zusatz: Partialkorrelation
- 14 Gerichtete Zusammenhänge – Regressionsanalysen
- 14.1 Lineare Regression
- 14.2 Moderation und Mediation im Rahmen der linearen Regression
- 14.3 Binär-logistische Regression
- 14.4 Ordinal-logistische Regression
- Anhang
- A.1 Übersicht der allgemeinen Befehle für Diagramme mit der Basisversion von R
- A.2 Übersicht der allgemeinen Befehle für Diagramme mit ggplot2
- Glossar
- Stichwortverzeichnis