Fort- und Weiterbildung  /  21. September 2020  -  22. September 2020, 09.00 bis 16.30 Uhr

Online-Seminar »R Basiskurs: Grundlagen der Datenanalyse«

Der R Basiskurs richtet sich an Teilnehmer und Teilnehmerinnen, welche die statistische Software R als Werkzeug für die Analyse und Visualisierung eigener Daten erlernen möchten und dabei keine Vorkenntnisse besitzen oder eine Auffrischung Ihrer Kenntnisse wünschen.

Neben einer Einführung zur allgemeinen Bedienung von R wird vor allem auch die praktische Anwendung einfacher statistischer Analysen an realen Daten demonstriert. Alle vorgestellten statistischen Methoden und Themen werden anschaulich erläutert, vorgeführt und mithilfe von Auf­gaben von den Teilnehmern unter intensiver Aufsicht eingeübt.

Inhalt

Einführung in die Grundlagen von R

  • Arbeiten mit R und R Studio, eine der beliebtesten und mächtigsten graphischen Benutzeroberfläche (GUIs) für R
  • Installation und Nutzung von Erweiterungspaketen in R
  • Einführung in Hilfeseiten und Tipps zur Selbsthilfe
  • Erläuterung der wichtigsten Datentypen, Operatoren (arithmetische und logische Operatoren) und Funktionen in R
  • Import und Export von Daten (z.B. Dateiformate wie CSV, Excel etc.)
  • Arbeiten mit Dataframes und Vektoren (numeric, logical, character, factors), z.B. das Indizieren, Aufteilen und Umwandeln von Variablen bzw. Datensätzen

Allgemeine Grafiken und Deskriptive Statistik mit R

  • Einführung in das R Grafiksystem (base)
  • Erstellung allgemeinen Grafiken und deren Anpassung, z.B. Änderung von Achsenbeschriftungen, Titel, Farben, Punktarten und Linientypen
  • Bestehende Grafiken mit zusätzlichen Elementen erweitern:
    • Hinzufügen von Legenden, beliebigen Texten, Linien und Punkten
  • Erstellung einfacher deskriptiver Grafiken:
    • Histogramme, Boxplots, Balken- und Streudiagramme, Histogramme & Dichten etc.
    • Export von Grafiken und Änderung der Größe von Grafiken
  • Berechnung statistischer Kennzahlen:
    • Mittelwert, Median, Quantile, Varianz, Häufigkeitsverteilungen, Kontingenztafeln, etc.
    • Berechnung und Interpretation der Korrelation von Variablen