Veranstaltung

Anwendungsbezogene Statistik mit R

für alle Studierende der FernUniversität in Hagen

Der Termin am 10.03. muss leider kurzfristig abgesagt werden. Hierfür wird es in Kürze einen Ersatztermin geben.

Termin(e) Leitung
Ort/Raum Status
Fr, 24.02.2023
09:00 - 18:00 		Daniel Moosdorf / Yannick Diehl
Campus Frankfurt anmelden
Fr, 03.03.2023
09:00 - 18:00 		Daniel Moosdorf / Yannick Diehl
Campus Frankfurt anmelden
Fr, 10.03.2023
09:00 - 18:00 		Daniel Moosdorf / Yannick Diehl
Campus Frankfurt entfällt
Fr, 17.03.2023
09:00 - 18:00 		Daniel Moosdorf / Yannick Diehl
Campus Frankfurt - Ersatztermin für den 10.03. Fortsetzung Anmeldung nur zum ersten Termin

Die fortschreitende Digitalisierung und die vielfältigen Bezugsmöglichkeiten standardisierter und unstandardisierter Daten durch exponentiell wachsende Datenquellen erlaubt es mit diversen Datenformaten zu arbeiten und diese für spannende Analysen aufzubereiten. Dies wird aktuell noch vermehrt anhand lizensierter Software (wie SPSS oder Stata) vermittelt. Damit sind Einschränkungen verbunden, welche die methodischen Möglichkeiten dieser Programme betreffen, sowie den limitierten Zugang zu lizensierter Software.

Mit der Open Source Programmiersprache R und der integrierten Entwicklungsumgebung RStudio können diese Einschränkungen überwunden werden. Wenn der Einstieg einmal geschafft ist, kann R durch seine Flexibilität und Dynamik immer wieder an die aktuell zu lösenden Aufgaben angepasst werden. Zusammen mit einer sehr aktiven und hilfsbereiten Community sind in R gute Grundlagen für autodidaktisches Lernen gegeben.

Das Ziel dieses Kurses ist es, den Einstieg in R auch Studierenden und Interessierten ohne Vorkenntnisse im Programmieren zu ermöglichen und eine Anleitung zu geben, wie eigene Projekte selbständig und nachhaltig umgesetzt werden können. Um dies zu leisten haben wir einen Workshop geplant, der folgenden Themen mit den populärsten Paketen und Paketsammlungen (u.a. tidyverse, strengejacke, easystats) behandelt:

  1. Einführung in R
    • · Programm kennenlernen
    • · Objekte, Pakete
  2. Datenaufbereitung

· Daten importieren und modifizieren

  1. Erste Datenanalyse
    • · Univariate Datenanalyse
    • · Bivariate Datenanalyse
  2. Multivariate Datenanalyse
  3. Grafiken erstellen

R findet neben der universitären Verwendung zunehmend Einzug in andere Bereiche, in denen mit größeren Datenmengen gearbeitet wird. Mit R arbeiten zu können, kann damit eine Schlüsselqualifikation für verschiedene Tätigkeitsfelder darstellen.

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Campus Frankfurt | 16.03.2023