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© 2017

Grundlagen der Datenanalyse mit R

Eine anwendungsorientierte Einführung

Benefits

  • Einsteigerfreundliche Darstellung von R

  • Deckt die wichtigsten statistischen Verfahren aus Psychologie, Human- und Sozialwissenschaften ab

  • Enthält Neuerungen von R 3.3.2 und Verweise auf jüngere Entwicklungen hinsichtlich verschiedener Zusatzpakete

Textbook

Part of the Statistik und ihre Anwendungen book series (STATIST)

Table of contents

  1. Front Matter
    Pages i-xxi
  2. Daniel Wollschläger
    Pages 1-30
  3. Daniel Wollschläger
    Pages 31-124
  4. Daniel Wollschläger
    Pages 125-161
  5. Daniel Wollschläger
    Pages 163-185
  6. Daniel Wollschläger
    Pages 187-194
  7. Daniel Wollschläger
    Pages 195-229
  8. Daniel Wollschläger
    Pages 231-306
  9. Daniel Wollschläger
    Pages 349-378
  10. Daniel Wollschläger
    Pages 379-427
  11. Daniel Wollschläger
    Pages 429-450
  12. Daniel Wollschläger
    Pages 451-527
  13. Daniel Wollschläger
    Pages 529-535
  14. Daniel Wollschläger
    Pages 537-605
  15. Daniel Wollschläger
    Pages 607-628
  16. Daniel Wollschläger
    Pages 629-642
  17. Daniel Wollschläger
    Pages 643-662
  18. Back Matter
    Pages 663-700

About this book

Introduction

Dieses Buch liefert eine anwendungsorientierte Einführung in die Datenauswertung mit der freien Statistikumgebung R. Es behandelt deskriptive Auswertungen ebenso umfassend wie inferenzstatistische Analysen. Neben klassischen univariaten Verfahren berücksichtigt das Buch nonparametrische Tests, Resampling-Methoden und multivariate Statistik. Zudem deckt es die vielfältigen Möglichkeiten ab, Daten aufzubereiten und Diagramme zu erstellen. Die statistischen Verfahren werden anhand von Beispielen erläutert und an vielen Stellen mit Diagrammen illustriert.

Das Buch richtet sich an alle, die R kennenlernen und in konkreten Aufgabenstellungen einsetzen möchten, ohne bereits über Vorerfahrungen mit befehlsgesteuerten Programmen oder Programmiersprachen zu verfügen.

In die vierte Auflage sind sowohl die Neuerungen von R 3.3.2 als auch jüngere Entwicklungen bei den Zusatzpaketen eingeflossen. Gleichzeitig wurde der Text überarbeitet und um ein eigenes Kapitel zu Diagrammen mit ggplot2 erweitert. Der Text behandelt nun auch allgemeine numerische Methoden wie Nullstellensuche, numerische Integration und Ableitung sowie numerische Optimierung.

Der Autor
Dr. Daniel Wollschläger lehrte viele Jahre am Institut für Psychologie der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel und ist nun am Institut für Medizinische Biometrie, Epidemiologie und Informatik der Johannes Gutenberg-Universität in Mainz tätig.

Keywords

Datenanalyse Datenauswertung R Statistik Statistikprogramme Univariate Verfahren Nichtparametrische Tests Nonparametrische Tests Resampling-Methoden Diagramme erstellen Logistische Regression Kreuzvalidierung

Authors and affiliations

  1. 1.Institut für Medizinische Biometrie, Epidemiologie und Informatik (IMBEI)Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität MainzMainzGermany

About the authors

Dr. Daniel Wollschläger lehrte viele Jahre am Institut für Psychologie der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel und ist nun am Institut für Medizinische Biometrie, Epidemiologie und Informatik der Johannes Gutenberg-Universität in Mainz tätig.

Bibliographic information

Industry Sectors
Pharma
Biotechnology
Finance, Business & Banking
IT & Software
Consumer Packaged Goods
Oil, Gas & Geosciences
Engineering

Reviews

“... eine umfassende und sehr verständlich geschriebene Einführung in den Einsatz von R für Datenanalyse und Statistik.”
Besonders hervorzuheben: “Das Buch ist meines Erachtens sehr gut lesbar und ansprechend geschrieben. Insbesondere ist das Buch wirklich umfassend, sowohl was die Programmiersprache R selbst betrifft, als auch die Anwendung auf statistische Fragestellungen. ... mit hilfreichen Materialien und Informationen. Auf der Webseite zum Buch findet man neben Errata zur aktuellen Auflage auch eine zip-Datei mit allen Befehlen und allen im Buch verwendeten Daten.” (Prof. Dr.rer.nat. Jochen Staudacher, Fakultät Elektrotechnik und Informatik, Hochschule Kempten)


“Das Buch bietet einen sehr guten Einstieg in die Thematik. Hier wird wirklich von Beginn alles verständlich und nachvollziehbar dargestellt. ... in diesem Buch werden komplette Befehle aufgelistet, die blitzschnell für die eigenen Daten angewendet werden können. Dieses Buch gleicht eher einem individuell auf die persönlichen Belange zugeschnittenem Workshop, worauf man auch nach einiger Zeit gerne wieder darauf zurückgreift.”
Besonders hervorzuheben: “Besonders gefallen hat mir die gute und verständliche Aufbereitung sowie die hohe Praxisorientierung.” (Carina Tillack, Institut für Erziehungswissenschaft, Universität Kassel)