Veranstaltung

Voraussetzungen: Statistische Grundkenntnisse.

Neben dem menügeführten Programm SPSS mit angenehmer Benutzeroberfläche ist in den letzten Jahren verstärkt die befehlsbasierte Statistikumgebung R ins Zentrum statistischer Analysen gerückt. Dieser Kurs führt grundlegend in R, eine frei zugängliche Software, ein. Eindeutige Vorteile hat R gegenüber SPSS bei der detaillierten graphischen Darstellung. Darüber hinaus kann R auch als Taschenrechner und für die Matrizenrechnung (Lineare Algebra) verwendet werden. Durch den modularen Aufbau sind außerdem vielfältige statistische Verfahren verfügbar. Für eine effiziente Anwendung von R wird zu Beginn die Funktionsweise der Entwicklungsumgebung „RStudio“ vorgeführt.

Laden Sie sich bitte die frei zugängliche Software „R“ über folgende Seite vor dem Seminar auf Ihren Rechner: www.r-project.org. „RStudio“ muss sich ebenfalls v o r dem Seminar auf Ihren Computer befinden, der Link: RStudio | Open source & professional software for data science teams - RStudio.

Lerninhalte:

1. Grundlegendes Arbeiten mit R: Funktionen („q“, „sum“, „c“ etc.), Objekte und Objekttypen (Definition und Verbinden von Objekten, Vektoren, Faktoren, Matrizen, Arrays, Dataframes, Speichern und Laden von Objekten) sowie Argumente (z.B. „digits“ etc.).
2. Arbeiten mit Datensätzen: Dateneingabe, Import (von SPSS-Datensätzen), Datensätze verbinden, Auswählen, Labeling, Umkodieren, Berechnen neuer Variablen („dplyr“-Paket).
3. Univariate Statistik: Häufigkeitstabellen, Kennziffern (Mittelwerte, Varianz etc.).
4. Bivariate und multivariate Statistik: Kontingenzmaße, Korrelationskoeffizienten, Bivariate und multiple Regression, einfache Varianzanalyse.
5. Graphiken: Diagramme („ggplot2“-Paket), Plot-Funktionen, Bearbeiten von Graphiken.
6. Kurze Einführung in „Markdowns“

Die Lerninhalte werden anhand von Übungsaufgaben anwendungsbezogen vermittelt. Die Teilnehmer*Innen erstellen auf der Grundlage der Bearbeitung der Aufgaben ein eigenes Skript in R. Sie werden in der Lage sein, am Ende des Kurses eigenständig Regressions- und Varianzanalysen mit R durchzuführen.

Voraussetzungen:

Statistische Grundkenntnisse (Grundkurs Statistik).

Wichtiger Hinweis:

Bitte beachten Sie, dass Sie KEINE Anmeldebestätigung erhalten.

Achtung: Diese Veranstaltung wird nur Online angeboten. Weitere Informationen erhalten Sie zu gegebener Zeit vom Referenten.

Diese Veranstaltung ist vom AStA finanziert und somit für FernUni-Studierende kostenfrei.

Es werden keine gesonderten Teilnahmebescheinigungen oder Zertifikate ausgestellt.