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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.
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.