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Lehrende: Dr. Maria Bobrowski; Dr. Niels Schwab
Veranstaltungsart:
Übung
Anzeige im Stundenplan:
Semesterwochenstunden:
2
Credits:
3,0
Unterrichtssprache:
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl:
10 | 16
Kommentare/ Inhalte:
Die freiverfügbare Statistiksoftware R ist ein Werkzeug zur statistischen Datenanalyse und grafischen Darstellung von Daten und Ergebnissen. R ist zunehmend die Standardsoftware für statistische Auswertungen im wissenschaftlichen Bereich und in Unternehmen.
Lernziel:
Der Kurs gibt eine Einführung in R und seine Grundfunktionalitäten und soll den Teilnehmenden mit praktischen Tipps und Übungen den Einstieg in R erleichtern.
Der Fokus der Veranstaltung liegt auf den aus Statistik-Einführungsveranstaltungen bekannten Inhalten, die mittels R anhand von vegetations- und bodenökologischen Datensätzen wiederholt und vertieft werden. Hinweise zur Übertragbarkeit der Methoden auf andere, z.B. sozialwissenschaftliche oder den Teilnehmenden selbst erhobenen oder gemessenen Datensätzen werden gegeben.
Damit kann dieser Grundkurs als Ausgangspunkt für den weitergehenden Einsatz von R in individuellen Fragestellungen (z.B. Abschlussarbeiten, Praktika, Projekte, …) dienen.
Vorgehen:
Nach der Installation und der Behandlung von Grundlagen der Bedienung von R wird die praktische Anwendung einfacher deskriptiver statistischer Methoden geübt.
Alle statistischen Verfahren werden zur Auffrischung kurz erklärt.
Der Blockkurs umfasst im Einzelnen die Themen:
- Grundlagen von R, Installation des Basispakets sowie dessen Erweiterungen
- Graphische Benutzeroberflächen für R, insbes. R Studio, Nutzung der internen Hilfe-Funktionen, Hilfen im Internet
- Datenimport und -manipulation, Interaktion mit Tabellenkalkulationsprogrammen, z.B. MS Excel
- Berechnung von Kennzahlen wie Mittelwert, Standardabweichung, Median, Quantile, Häufigkeitsverteilungen
- Korrelationsanalyse, Mittelwertvergleiche, t-Test, Varianzanalyse
- Visualisierung der Daten mittels einfacher Grafiken: Histogramme, Boxplots, Balken- und Streudiagramme
Literatur:
Literatur:
- Zuur, A. F., Ieno, E. N., & Meesters, E. (2009). A beginner's guide to R. New York: Springer.
- Alexandrowicz, R. W. (2013). R in 10 Schritten. Einführung in die statistische Programmierumgebung. Wien: facultas wuv / UTB.
Zusätzliche Hinweise zu Prüfungen:
Dieser Kurs kann nur im ANW und Wahlfrei-Modul mit 3LP angerechnet werden.
Leistungsnachweis: aktive Mitarbeit, Übungsaufgaben und 1 Hausaufgabe
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