R für Einsteiger
Einführung in die Statistiksoftware für die Sozialwissenschaften. Mit Online-Materialien
Maike Luhmann
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Maike Luhmann, R für Einsteiger (2013), Beltz Verlagsgruppe, 69 469 Weinheim, ISBN: 9783621280952
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Descripción / 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).
Aus dem Inhalt:
†¢ Installation von R
†¢ Grundlagen der Programmiersprache von R
†¢ Datenmanagement
†¢ Transformationen von Variablen
†¢ Univariate und bivariate deskriptive Statistiken
†¢ Grafiken
†¢ Inferenzstatistische Verfahren
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).
Aus dem Inhalt:
†¢ Installation von R
†¢ Grundlagen der Programmiersprache von R
†¢ Datenmanagement
†¢ Transformationen von Variablen
†¢ Univariate und bivariate deskriptive Statistiken
†¢ Grafiken
†¢ Inferenzstatistische Verfahren
Reseña
»Eine bessere Begleitung beim Einstieg in eine neue Software kann man sich kaum wünschen.« Praxis der Kinderpsychologie und Kinderpsychiatrie
"... die derzeit beste deutschsprachige Einführung in R und damit ein ausgezeichnetes (ergänzendes) Lehrbuch für Statistikseminare" Amazon
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Extracto
Índice
- BEGINN
- Inhaltsübersicht
- Inhalt
- Vorwort zur dritten 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 Daten speichern
- 6.5 Daten aus R exportieren
- 6.6 Datenmanagement im R Commander
- 6.7 Funktionen im Überblick
- 6.8 Übungen
- 7 Variablen bearbeiten
- 7.1 Variablen auswählen
- 7.2 Objekteigenschaften verändern
- 7.3 Neue Variablen erstellen
- 7.4 Variablen bearbeiten im R Commander
- 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 Fälle auswählen im R Commander
- 8.5 Funktionen im Überblick
- 8.6 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 Die plot-Funktion
- 11.5 Graphiken bearbeiten
- 11.6 Graphiken speichern
- 11.7 Graphiken für Fortgeschrittene
- 11.8 Graphiken im R Commander
- 11.9 Graphik-Funktionen im Überblick
- 11.10 Zusätzliche Argumente für Graphik-Funktionen
- 11.11 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 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 Kontraste
- 14.5 Effektgrößen
- 14.6 Varianzanalyse ohne Messwiederholung im R Commander
- 14.7 Funktionen im Überblick
- 14.8 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 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 und interne Konsistenz
- 19.2 Exploratorische Faktorenanalyse
- 19.3 Hauptkomponentenanalyse
- 19.4 Verfahren für die Testkonstruktion im R Commander
- 19.5 Funktionen im Überblick
- 19.6 Übungen
- 20 Kurs für SPSS-Umsteiger
- 20.1 Grundlegende Unterschiede zwischen R und SPSS
- 20.2 Arbeiten mit dem R Commander
- 20.3 Zentrale Funktionen in R und SPSS
- Anhang A: Datensätze
- Anhang B: Pakete
- Hinweise zu den Online-Materialien
- Literatur
- Sachwortverzeichnis