Overview

Wenn Sie sich für Datenanalyse und Statistik interessieren, kommen Sie nicht an R vorbei. In diesem Buch lernen Sie, wie Sie mit R Daten bearbeiten, statistische Analysen durchführen und Modelle erstellen können. Mit praktischen Beispielen und klaren Erklärungen führt Sie dieses Buch Schritt für Schritt durch die grundlegenden Konzepte der R-Programmierung, einschließlich Datentypen, Funktionen und Datenvisualisierung. Sie lernen, wie man Daten in R einliest, Daten bereinigt und statistische Analysen, wie Hypothesentests oder Varianzanalysen, durchführt. Dieses Buch richtet sich an R-Neueinsteiger, die bereits erste Erfahrungen mit Statistik haben. Als Begleiter zum Buch Statistik Grundlagen, bietet dieses Buch praktische Anwendungsbeispiele und Übungen in R. Manchmal reicht Lesen allein nicht aus. Daher führt nach jedem Thema ein QR-Code direkt zum YouTube Erklärvideo des Channels von Statistik Grundlagen mit FiveProfs. In kurzen, rund 10 Minuten langen, Videos werden dort noch mal in RStudio die Schritte gezeigt und besprochen. Wesentliche Inhalte: Datenmanagement Syntax, Umgang mit Daten und Datensätzen Dateien speichern und laden Umgang mit Variablen Variablentypen Datensätze (Dataframes) erzeugen Umgang mit Datensätzen Datensätze sortieren Umgang mit Datensätzen: Fallauswahl Datensätze im Long- und im Wide-Format Datensätze als csv speichern und laden SPSS Datensätze einlesen Datenmanagement mit Tidyverse Maße der zentralen Tendenz Streuungsmaße Zusammenfassung von Kennwerten Deskriptiver Vergleich von Kennwerten Häufigkeitstabellen Kreuztabellen Korrelation Grafiken mit der plot() Funktion Balkendiagramm Vergleich von Mittelwerten . Fehlerbalkendiagramme Histogramm Boxplot Kreisdiagramm Streudiagramm Streudiagramm-Matrizen . Grafiken mit GGPlot2 Mittelwertsvergleiche t-Tests für eine Stichprobe t-Tests für unabhängige Stichproben t-Test fuer abhängige Stichproben Ermittlung der notwendigen Stichprobengröße bei t-Tests Ermittlung von kritischen Werten und p-Werten Alternative zum t-Test: Bayes Factor Analysis Einfaktorielle ANOVA (One-Way Independent ANOVA) Post-Hoc Verfahren Schritt 5 Grafische Verfahren Zweifaktorielle ANOVA (TWO-Way Independent ANOVA) Interpretation Quadratsummen ANOVA mit afex Post-Hoc-Analyse Interaktionsplot Messwiederholungs-ANOVA (Repeated-Measures ANOVA) Mixed-ANOVA ANCOVA Kovarianzanalyse Einfache lineare Regression Multiple lineare Regression Multiple Regression mit dichotomen Prädiktoren Logistische Regression Nichtparametrische Verfahren Chi-Quadrat Anpassungstest Mehrfelder Chi-Quadrat-Test (Chi-Quadrat-Unabhaengigkeits- Test) Rangsummentest Wilcoxon-Test/ Mann-Whitney-U-Test 235 Einfaktorielle ANOVA nach Kruskal-Wallis (H-Test) 241 ANOVA nach Friedman

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9783949730047

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