Grundlagen der Datenanalyse mit R

Dieses Buch liefert eine anwendungsorientierte Einführung in die statistische Datenauswertung mit der freien Statistikumgebung R. Es behandelt deskriptive Auswertungen ebenso wie inferenzstatistische Analysen. Neben den klassischen univariaten Verfahren berücksichtigt es auch zahlreiche nonparametrische und multivariate Methoden. Zudem deckt es die vielfältigen Möglichkeiten ab, Diagramme zu erstellen und Daten mit anderen Programmen auszutauschen. Die statistischen Verfahren werden an Beispielen erläutert und an vielen Stellen mit Diagrammen illustriert.

Für die zweite Auflage wurden die Neuerungen von R 2.14 berücksichtigt. Gleichzeitig wurde der Text überarbeitet und in den Bereichen der Regression, Resampling-Verfahren und multivariaten Tests deutlich erweitert.

Das Buch richtet sich an alle, die R kennenlernen und in konkreten Aufgabenstellungen einsetzen möchten, ohne bereits über Vorerfahrungen mit befehlsgesteuerten Programmen oder Programmiersprachen zu verfügen.

Einsteigerfreundliche Darstellung von R Ausführliche Beschreibung der wichtigsten statistischen Verfahren in den Human- und Sozialwissenschaften Nachschlagewerk oder Begleitlektüre zu Statistikkursen und -büchern Verweise auf Erweiterungsmöglichkeiten durch Zusatzpakete auch für erfahrenere Anwender interessant Mit den Neuerungen von R 2.14 Includes supplementary material: sn.pub/extras

Autorentext

Daniel Wollschläger studierte bis 2002 Psychologie an der Universität Kiel und Cognitive Sciences an der University of California at Irvine. Nach der Promotion 2006 im Bereich der visuellen Wahrnehmung arbeitete er an der University of New South Wales in Sydney. Daniel Wollschläger ist Akademischer Rat an der Universität Kiel mit Schwerpunkten in den Bereichen Forschungsmethoden und Datenauswertung.

Klappentext

Das Buch liefert eine Einführung in die Datenauswertung mit der frei erhältlichen Statistiksoftware R. Die wichtigsten statistischen Verfahren in den Human- und Sozialwissenschaften werden ausführlich an Beispielen erläutert und mit Diagrammen illustriert. Neben den klassischen univariaten Verfahren werden auch zahlreiche nonparametrische und multivariate Methoden beschrieben. Für die 2. Auflage wurden die Neuerungen der Version R 2.14 eingearbeitet und die Abschnitte zu Regression, Resampling-Verfahren und multivariaten Tests erweitert.

Inhalt

Erste Schritte.- Elementare Dateneingabe und verarbeitung.- Datensätze.- Befehle und Daten verwalten.- Hilfsmittel für die Inferenzstatistik.- Korrelations- und Regressionsanalyse.- Parametrische Tests für Dispersions- und Lageparameter von Verteilungen.- Klassische nonparametrische Methoden.- Resampling-Verfahren.- Multivariate Verfahren.- Diagramme erstellen.- R als Programmiersprache.- Literaturverzeichnis.