Statistik mit R & RStudio - Einfach erklärt mit YouTube Videos, Beispielen und Übungen
| AUTHOR | Planing, Patrick |
| PUBLISHER | Planing Publishing (03/24/2023) |
| PRODUCT TYPE | Paperback (Paperback) |
Description
Wenn Sie sich fr Datenanalyse und Statistik interessieren, kommen Sie nicht an R vorbei. In diesem Buch lernen Sie, wie Sie mit R Daten bearbeiten, statistische Analysen durchfhren und Modelle erstellen knnen. Mit praktischen Beispielen und klaren Erklrungen fhrt Sie dieses Buch Schritt fr Schritt durch die grundlegenden Konzepte der R-Programmierung, einschlie lich Datentypen, Funktionen und Datenvisualisierung. Sie lernen, wie man Daten in R einliest, Daten bereinigt und statistische Analysen, wie Hypothesentests oder Varianzanalysen, durchfhrt. Dieses Buch richtet sich an R-Neueinsteiger, die bereits erste Erfahrungen mit Statistik haben. Als Begleiter zum Buch Statistik Grundlagen, bietet dieses Buch praktische Anwendungsbeispiele und bungen in R. Manchmal reicht Lesen allein nicht aus. Daher fhrt nach jedem Thema ein QR-Code direkt zum YouTube Erklrvideo des Channels von Statistik Grundlagen mit FiveProfs. In kurzen, rund 10 Minuten langen, Videos werden dort noch mal in RStudio die Schritte gezeigt und besprochen. Wesentliche Inhalte:
- Datenmanagement
- Syntax, Umgang mit Daten und Datenstzen
- Dateien speichern und laden
- Umgang mit Variablen
- Variablentypen
- Datenstze (Dataframes) erzeugen
- Umgang mit Datenstzen
- Datenstze sortieren
- Umgang mit Datenstzen: Fallauswahl
- Datenstze im Long- und im Wide-Format
- Datenstze als csv speichern und laden
- SPSS Datenstze einlesen
- Datenmanagement mit Tidyverse
- Ma e der zentralen Tendenz
- Streuungsma e
- Zusammenfassung von Kennwerten
- Deskriptiver Vergleich von Kennwerten
- Hufigkeitstabellen
- Kreuztabellen
- Korrelation
- Grafiken mit der plot() Funktion
- Balkendiagramm
- Vergleich von Mittelwerten .
- Fehlerbalkendiagramme
- Histogramm
- Boxplot
- Kreisdiagramm
- Streudiagramm
- Streudiagramm-Matrizen .
- Grafiken mit GGPlot2
- Mittelwertsvergleiche
- t-Tests fr eine Stichprobe
- t-Tests fr unabhngige Stichproben
- t-Test fuer abhngige Stichproben
- Ermittlung der notwendigen Stichprobengr e bei t-Tests
- Ermittlung von kritischen Werten und p-Werten
- Alternative zum t-Test: Bayes Factor Analysis
- Einfaktorielle ANOVA (One-Way Independent ANOVA)
- Post-Hoc Verfahren
- Schritt 5 Grafische Verfahren
- Zweifaktorielle ANOVA (TWO-Way Independent ANOVA)
- Interpretation Quadratsummen
- ANOVA mit afex
- Post-Hoc-Analyse
- Interaktionsplot
- Messwiederholungs-ANOVA (Repeated-Measures ANOVA)
- Mixed-ANOVA
- ANCOVA Kovarianzanalyse
- Einfache lineare Regression
- Multiple lineare Regression
- Multiple Regression mit dichotomen Prdiktoren
- Logistische Regression
- Nichtparametrische Verfahren
- Chi-Quadrat Anpassungstest
- Mehrfelder Chi-Quadrat-Test (Chi-Quadrat-Unabhaengigkeits- Test)
- Rangsummentest Wilcoxon-Test/ Mann-Whitney-U-Test 235
- Einfaktorielle ANOVA nach Kruskal-Wallis (H-Test) 241
- ANOVA nach Friedman
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Product Format
Product Details
ISBN-13:
9783949730047
ISBN-10:
3949730044
Binding:
Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language:
German
More Product Details
Page Count:
276
Carton Quantity:
14
Product Dimensions:
7.50 x 0.58 x 9.25 inches
Weight:
1.06 pound(s)
Country of Origin:
US
Subject Information
BISAC Categories
Education | Statistics
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
Wenn Sie sich fr Datenanalyse und Statistik interessieren, kommen Sie nicht an R vorbei. In diesem Buch lernen Sie, wie Sie mit R Daten bearbeiten, statistische Analysen durchfhren und Modelle erstellen knnen. Mit praktischen Beispielen und klaren Erklrungen fhrt Sie dieses Buch Schritt fr Schritt durch die grundlegenden Konzepte der R-Programmierung, einschlie lich Datentypen, Funktionen und Datenvisualisierung. Sie lernen, wie man Daten in R einliest, Daten bereinigt und statistische Analysen, wie Hypothesentests oder Varianzanalysen, durchfhrt. Dieses Buch richtet sich an R-Neueinsteiger, die bereits erste Erfahrungen mit Statistik haben. Als Begleiter zum Buch Statistik Grundlagen, bietet dieses Buch praktische Anwendungsbeispiele und bungen in R. Manchmal reicht Lesen allein nicht aus. Daher fhrt nach jedem Thema ein QR-Code direkt zum YouTube Erklrvideo des Channels von Statistik Grundlagen mit FiveProfs. In kurzen, rund 10 Minuten langen, Videos werden dort noch mal in RStudio die Schritte gezeigt und besprochen. Wesentliche Inhalte:
- Datenmanagement
- Syntax, Umgang mit Daten und Datenstzen
- Dateien speichern und laden
- Umgang mit Variablen
- Variablentypen
- Datenstze (Dataframes) erzeugen
- Umgang mit Datenstzen
- Datenstze sortieren
- Umgang mit Datenstzen: Fallauswahl
- Datenstze im Long- und im Wide-Format
- Datenstze als csv speichern und laden
- SPSS Datenstze einlesen
- Datenmanagement mit Tidyverse
- Ma e der zentralen Tendenz
- Streuungsma e
- Zusammenfassung von Kennwerten
- Deskriptiver Vergleich von Kennwerten
- Hufigkeitstabellen
- Kreuztabellen
- Korrelation
- Grafiken mit der plot() Funktion
- Balkendiagramm
- Vergleich von Mittelwerten .
- Fehlerbalkendiagramme
- Histogramm
- Boxplot
- Kreisdiagramm
- Streudiagramm
- Streudiagramm-Matrizen .
- Grafiken mit GGPlot2
- Mittelwertsvergleiche
- t-Tests fr eine Stichprobe
- t-Tests fr unabhngige Stichproben
- t-Test fuer abhngige Stichproben
- Ermittlung der notwendigen Stichprobengr e bei t-Tests
- Ermittlung von kritischen Werten und p-Werten
- Alternative zum t-Test: Bayes Factor Analysis
- Einfaktorielle ANOVA (One-Way Independent ANOVA)
- Post-Hoc Verfahren
- Schritt 5 Grafische Verfahren
- Zweifaktorielle ANOVA (TWO-Way Independent ANOVA)
- Interpretation Quadratsummen
- ANOVA mit afex
- Post-Hoc-Analyse
- Interaktionsplot
- Messwiederholungs-ANOVA (Repeated-Measures ANOVA)
- Mixed-ANOVA
- ANCOVA Kovarianzanalyse
- Einfache lineare Regression
- Multiple lineare Regression
- Multiple Regression mit dichotomen Prdiktoren
- Logistische Regression
- Nichtparametrische Verfahren
- Chi-Quadrat Anpassungstest
- Mehrfelder Chi-Quadrat-Test (Chi-Quadrat-Unabhaengigkeits- Test)
- Rangsummentest Wilcoxon-Test/ Mann-Whitney-U-Test 235
- Einfaktorielle ANOVA nach Kruskal-Wallis (H-Test) 241
- ANOVA nach Friedman
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