R

Format: PDF

R - Einführung durch angewandte Statistik gibt eine Einführung in die statistische Programmumgebung R sowie in grundlegende statistische Verfahren und zeigt, wie diese in R umgesetzt werden. Das Buch folgt einem alternativen didaktischen Ansatz: ausgehend von Datentypen und dazugehörigen Fragestellungen wird auf praxisorientierte, nicht-technische Weise eine integrierte Darstellung deskriptiver und analytischer Methoden gegeben. In jedem Abschnitt werden an einem klar strukturierten Beispiel typische Methoden der Datenbeschreibung und der Auswertung in R demonstriert. Die Ergebnisse werden nicht nur statistisch sondern auch inhaltlich interpretiert. Dies ermöglicht den LeserInnen einen einfachen Zugang und die Umsetzung auf eigene Problemstellungen.

R - Einführung durch angewandte Statistik gibt eine Einführung in die statistische Programmumgebung R sowie in grundlegende statistische Verfahren und zeigt, wie diese in R umgesetzt werden. Das Buch folgt einem alternativen didaktischen Ansatz: ausgehend von Datentypen und dazugehörigen Fragestellungen wird auf praxisorientierte, nicht-technische Weise eine integrierte Darstellung deskriptiver und analytischer Methoden gegeben. In jedem Abschnitt werden an einem klar strukturierten Beispiel typische Methoden der Datenbeschreibung und der Auswertung in R demonstriert. Die Ergebnisse werden nicht nur statistisch sondern auch inhaltlich interpretiert. Dies ermöglicht den LeserInnen einen einfachen Zugang und die Umsetzung auf eigene Problemstellungen.

AUS DEM INHALT:
Nach Einführungskapiteln über R folgt das Buch dem Aufbau des Buches SPSS Statistics ISBN 978-3-8273-7273-4 Hier die statistischen Verfahren, die mit R gelösten werden:

• Balkendiagramme
• Boxplots
• Chi-Quadrat-Tests
• Clusteranalysen
• Cochran-Test
• Hauptkomponentenanalyse
• Histogramm
• Hoch-Tief-Diagramm
• Kolmogorov-Smirnov-Test
• Konfidenzintervalle
• Korrelationsmethoden
• Kruskal-Wallis-Test
• Logistische Regression
• Mann-Whitney-U-Test
• McNemar-Test
• (multiple) lineare Regression
• Odds-Ratio-Test
• Post-hoc-Tests
• Q-Q-Plot
• Screeplot
• Streudiagramm
• t-Tests
• Tests für Anteile
• Varianzanalysen

ÜBER DIE AUTOREN:
DR. REINHOLD HATZINGER ist Professor an der Wirtschaftsuniversität Wien und leitet den Bereich quantitative empirische Methoden. Er wurde 2007 mit dem Preis für innovative Lehre für sein Lehrveranstaltungs-konzept Statistik integrativ ausgezeichnet. Dr. Herbert Nagel lehrt Statistik an der Wirtschaftsuniversität und der Universität Wien. Professor Dr. Kurt Hornik (auch Wirtschaftsuni Wien) ist im Core Team der R-Entwickler.

AUF DER COMPANION-WEBSITE:

• Alle Beispiels- und Übungsdaten des Buchs und der R-Code

DIE ZIELGRUPPE:
Studierende der Psychologie, Soziologie, Wirtschaftswissenschaften, Medizin, Politikwissenschaften, Kommunikationswissenschaften u.a. Alle, die mit Auswertung quantitativer empirischer Untersuchungen befasst sind. Dies umfasst alle Vorlesungen in den ersten drei Semestern.

Inhaltsverzeichnis

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