Beschreibung

Beschreibung / Abstract

Kritik

Inhaltsverzeichnis

• BEGINN
• Inhaltsübersicht
• Vorwort zur fünften 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 und Installation von R
• 2.2 Download und Installation von RStudio
• 3 Ein erster Überblick
• 3.1 RStudio im Überblick
• 3.2 Zusätzliche Pakete
• 3.3 Hilfe zu R
• 3.4 Die wichtigsten Funktionen im Überblick
• 4 Einführung in die Programmiersprache
• 4.1 R als Taschenrechner
• 4.2 Logische Abfragen
• 4.3 Funktionen
• 4.4 Kommentare
• 4.5 Ein paar Stilregeln
• 4.6 Übungen
• 5 Objekte
• 5.1 Neue Objekte anlegen
• 5.2 Objekttypen
• 5.3 Elemente aus Objekten auswählen
• 5.4 Der Workspace
• 5.5 Objekte speichern und öffnen
• 5.6 Die wichtigsten Funktionen im Überblick
• 5.7 Übungen
• 6 Daten importieren
• 6.1 Daten aus Textdateien einlesen
• 6.2 Andere Datenformate einlesen
• 6.3 Daten betrachten
• 6.4 Daten speichern
• 6.5 Die wichtigsten Funktionen im Überblick
• 6.6 Übungen
• 7 Datenaufbereitung
• 7.1 Klassische und moderne Datenaufbereitung
• 7.2 Variablen erstellen und bearbeiten
• 7.3 Data Frames reduzieren
• 7.4 Data Frames sortieren
• 7.5 Data Frames zusammenfügen
• 7.6 Data Frames umstrukturieren
• 7.7 Fortgeschrittene Datenaufbereitung
• 7.8 Funktionen aus den R-Basispaketen im Überblick
• 7.9 tidyverse-Funktionen im Überblick
• 7.10 Übungen
• 8 Univariate deskriptive Statistik
• 8.1 Häufigkeitstabellen
• 8.2 Deskriptive Kennwerte
• 8.3 Gruppenvergleiche
• 8.4 Die wichtigsten Funktionen im Überblick
• 8.5 Übungen
• 9 Bivariate deskriptive Statistik
• 9.1 Kontingenztabellen
• 9.2 Zusammenhangsmaße für metrische Variablen
• 9.3 Zusammenhangsmaße für nicht-metrische Variablen
• 9.4 Die wichtigsten Funktionen im Überblick
• 9.5 Übungen
• 10 Datenvisualisierung
• 10.1 Einführung in die klassischen Grafik-Funktionen
• 10.2 Einführung in ggplot2
• 10.3 Ausgewählte Diagramme
• 10.4 Die wichtigsten klassischen Grafik-Funktionen im Überblick
• 10.5 Zusätzliche Argumente für klassische Grafik-Funktionen
• 10.6 Die wichtigsten ggplot2-Funktionen im Überblick
• 10.7 Zusätzliche Argumente für ggplot2-Funktionen
• 10.8 Übungen
• 11 Wahrscheinlichkeitsverteilungen
• 11.1 Grafische Darstellung der Wahrscheinlichkeitsverteilung
• 11.2 Berechnung von Quantilen
• 11.3 Berechnung von Flächenanteilen bzw. p-Werten
• 11.4 Tests für die Prüfung der Normalverteilungsannahme
• 11.5 Die wichtigsten Funktionen im Überblick
• 11.6 Übungen
• 12 Mittelwertsvergleiche mit t-Tests
• 12.1 Einstichproben-t-Test
• 12.2 t-Test für unabhängige Stichproben
• 12.3 t-Test für abhängige Stichproben
• 12.4 Die wichtigsten Funktionen im Überblick
• 12.5 Übungen
• 13 Varianzanalyse ohne Messwiederholung
• 13.1 Einfaktorielle Varianzanalyse ohne Messwiederholung
• 13.2 Mehrfaktorielle Varianzanalyse ohne Messwiederholung
• 13.3 Die wichtigsten Funktionen im Überblick
• 13.4 Übungen
• 14 Varianzanalyse mit Messwiederholung
• 14.1 Datenstruktur
• 14.2 Einfaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung
• 14.3 Mehrfaktorielle gemischte Varianzanalyse
• 14.4 Die wichtigsten Funktionen im Überblick
• 14.5 Übungen
• 15 Grundlagen der Regressionsanalyse
• 15.1 Einfache lineare Regression
• 15.2 Multiple Regression
• 15.3 Hierarchische Regression
• 15.4 Modellannahmen prüfen
• 15.5 Die wichtigsten Funktionen im Überblick
• 15.6 Übungen
• 16 Spezielle Regressionsmodelle
• 16.1 Kategoriale Prädiktoren
• 16.2 Kovarianzanalyse
• 16.3 Moderierte Regression
• 16.4 Nicht-lineare Regression
• 16.5 Logistische Regression
• 16.6 Die wichtigsten Funktionen im Überblick
• 16.7 Übungen
• 17 Nonparametrische Verfahren
• 17.1 Der chi²-Test
• 17.2 Der Wilcoxon-Test
• 17.3 Der Kruskal-Wallis-Test
• 17.4 Die wichtigsten Funktionen im Überblick
• 17.5 Übungen
• 18 Verfahren für die Testkonstruktion
• 18.1 Exploratorische Faktorenanalyse
• 18.2 Itemanalyse und interne Konsistenz
• 18.3 Die wichtigsten Funktionen im Überblick
• 18.4 Übungen
• 19 Lineare Strukturgleichungsmodelle
• 19.1 Multiple Regression mit lavaan
• 19.2 Pfadmodell mit Mediatorvariable
• 19.3 Konfirmatorische Faktorenanalyse
• 19.4 Kombination von Mess- und Strukturmodell
• 19.5 Erstellen eines Pfaddiagramms
• 19.6 Weitere Funktionen und ergänzende Pakete
• 19.7 Die wichtigsten Funktionen im Überblick
• 19.8 Übungen
• 20 Mehrebenenanalyse
• 20.1 Das Nullmodell
• 20.2 Das Random-Intercept-Modell
• 20.3 Das Random-Slopes-Modell
• 20.4 Modelle mit Ebene-2-Prädiktoren
• 20.5 Die wichtigsten Funktionen im Überblick
• 20.6 Übungen
• 21 Poweranalysen und Stichprobenumfangsplanung
• 21.1 Poweranalysen mit dem pwr-Paket
• 21.2 Simulationsbasierte Poweranalysen
• 21.3 Übungen
• 22 Ausgaben exportieren
• 22.1 Daten exportieren
• 22.2 Tabellen exportieren
• 22.3 Diagramme exportieren
• 22.4 Kommentierte Ausgaben mit R Markdown erstellen
• 22.5 Die wichtigsten Funktionen im Überblick
• 23 Tipps für den Workflow
• 23.1 Ordner- und Dateienstruktur
• 23.2 RStudio-Projekte und relative Pfade
• 23.3 Aufbau eines R-Skripts
• 24 Troubleshooting
• 24.1 Typische Tippfehler
• 24.2 Häufige Fehlermeldungen
• 24.3 Vorgehen bei der Fehlersuche
• 24.4 Probleme mit der Darstellung von R-Skripten
• Anhang A: Datensätze
• Bigfive
• Erstis
• Haustier
• Kultur
• Minidaten
• Prüfung
• Samstag
• Textdaten_komma und Textdaten_semikolon
• Therapie
• Vpn
• Anhang B: Pakete
• In diesem Buch verwendete Pakete
• Pakete für komplexere Analysen
• Hinweise zum Online-Material
• Literatur
• Einige weiterführende Bücher
• Zitierte Literatur
• Zitierte Webseiten
• Sachwortverzeichnis