Einführung in das R-Framework zur quantitativen Datenanalyse für Bachelor and Master Studenten

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Im WiSe 2010/2011 biete ich ermeut für Studierende des Bachelor- und Masterstudiums der Psychologie einen Einführungskurs in R an. Interessierte anderer Gruppen (Wissenschaftliche Mitarbeiter, Doktoranden, Studenten andere Studiengänge) sind – vorbehaltlich einer ausreichenden Anzahl an Plätzen – herzlich eingeladen, teilzunehmen.

Über den Kurs

In der Veranstaltung Alternative zu SPSS: Einführung in das R-Framework zur quantitativen Datenanalyse für Bachelor- und Masterstudenten wird in die Grundlagen der Datenverarbeitung/-analyse mit R eingeführt. Die Teilnahme ist voraussetzungslos. Grundlegende Kenntnissen der Statistik sind jedoch empfehlenswert.

Der Kurs wird an zwei Wochenenden als Blockveranstaltung durchgeführt. Der Kurs findet an den folgenden Tagen jeweils von 11-ca. 16.30h statt: 05.12. (So.), 11.12. (Sa.), 18.12. und 19.12.2010 (Sa und So.). Ort: MZH 4210 (Kursraum 2). Zwischen den Wochenenden werden selbstständig Aufgaben bearbeitet. Anmeldung bei StudIP (Link). Bitte einen Laptop mitbringen!

Was ist R?

R ist eine Open Source Statistik Programmiersprache, die wie SAS oder SPSS zur Bearbeitung vielfältiger Fragestellungen der Datenanalyse eingesetzt werden kann. R wurde 1996 aus der Wiege gehoben und hat sich seitdem zu einer der mächtigsten Sprache am Markt entwickelt, so dass sich inzwischen auch SPSS und SAS Schnittstellen zu R bereitstellen, um dessen umfangreiche Analysemöglichkeiten einbinden zu können. Der Grund für die rasante Entwicklung von R liegt vor allem an der Open Source Philosophie bei der wie bei Linux eine Vielzahl von Freiwilligen weltweit zu seiner Erweiterung beiträgt. R steht für alle weit verbreiteten Betriebssysteme (MacOS, Windows, Linux) auf der R-Project Website kostenlos zum Download zur Verfügung.

Inhalte des Kurses

Ziel des Kurses ist des den Umgang mit R zu erlernen und am Ende der Veranstaltung über einen sicheren Umgang in der Sprache zu verfügen. Davon ausgehend, dass der beste Weg eine Programmiersprache zu erlernen ist, in dieser selber Programme zu schreiben, wird der Kurs viele praktische Anteile enthalten. Folgende Themen werden behandelt (Änderungen möglich):

• Vorstellung der R Project Site, von R-help, der R Arbeitsumgebung, des R Workspaces und gängiger Editoren sowie ein kurzer Überblick über die Möglichkeiten von R als Appetizer.
• Einführung in die R Syntax sowie die wichtigsten Operationen und Datenobjekte
• Umgang mit Daten: Laden und Speichern von Daten, grundlegende Datenmanipulation, Daten-Aggregation, Reshaping von Daten.
• Grundlegende statistische Auswertungen / Zusammenfassungen (Boxplots etc.)
• Einführung in das R Graphik-System
• Grundlegende Statistik: Hypothesentests und lineare Modelle

Literaturauswahl

In der SuUB besteht inzwischen eine umfangreiche Sammlung Büchern über R. Darüber hinaus enthält das Internet sehr viel Anleitungen als auch themenbezogene Blogs. Nachfolgende Bücher sind gut für einen Einstieg geeignet und stehen meist über das Campusnetz online zur Verfügung.

Ligges, U. (2007) Programmieren mit R. Berlin: Springer. Sehr gutes Buch, das keinerlei Vorkenntnisse erfordert. Thematisiert vorwiegend die Programmierung mit R. Als Online-Version im Campusnetz frei verfügbar (http://www.springerlink.com/content/v17125/).

Luhmann, M. (2010). R für Einsteiger. Einführung in die Statistiksoftware für die Sozialwissenschaften. Weinheim: Beltz. In der SuUB vorhanden.

Sachs, L. (2006). Angewandte Statistik: Methodensammlung mit R.  Berlin: Springer. Das Kapitel 9, Einführung in R, bietet einen guten Einstieg in R. Als Online-Version im Campusnetz frei verfügbar (http://www.springerlink.com/content/l32744/).

Verzani, J. (2005). Using R for introductory statistics. Boca Raton : Chapman & Hall/CRC. Als Online-Version im Campusnetz frei verfügbar (Link).

Folien zum Kurs

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