Einführung in die statistische Datenanalyse mit R

Kursbeschreibung

Der Kurs vermittelt ein Grundwissen der statistischen Analyse. Dabei steht die praktische Anwendung in Form der Datenanalyse im Vordergrund. Während des gesamten Kurses wird hierfür die freie Programmiersprache R verwendet. Es werden weder Programmier- noch Statistikkenntnisse vorausgesetzt.

Ziel des Kurses ist, die TeilnehmerInnen in die Lage zu versetzen, eine explorative Datenanalyse in R durchzuführen sowie einfache Regressionsmodelle nachzuvollziehen, selbst zu berechnen und zu interpretieren.

Kursplan (vorläufig)

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Sitzung Datum Thema

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    1     19.10.15      Ziele quantitativer Forschung, Grundbegriffe der Datenanalyse
        
    2     26.10.15      Einführung in \R{} & RStudio, grundlegende Funktionen
      
    3     02.11.15      Statistische Grundlagen, Berechnung in \R{}
        
    4     09.11.15      Statistische Grundlagen, Berechnung in \R{}
        
    5     16.11.15      Deskriptive Statistiken und Datenvisualisierung
        
    6     23.11.15      Plots und Datenverarbeitung
        
    7     30.11.15      Datenverarbeitung
        
    8     07.12.15      Lineare Regression
        
    9     11.01.16      Logit-Modell
        
   10     18.01.16      Zähl-Modell
       
   11     25.01.16      Anwendungsbeispiele
       
   12     01.02.16      Wiederholung/Fragestunde
       
   13     08.02.16      Klausur: Replikation einer Studie

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Leistungsnachweis

KursteilnehmerInnen werden zwei Leistungsnachweise erbringen:

1. Aufgabenblatt mit Problemstellungen. Zu lösen über die Weihnachtsferien, Abgabefrist: 10.01.16. (Gewicht: 25%)
2. Replikation einer veröffentlichten Studie. Datenanalyse als Klausur. (Gewicht: 75%)

Die Gesamtnote für den Kurs ergibt sich als gewichtetes Mittel beider Teile.

Literatur

Der Kurs baut auf Teilen mehrerer Lehrbücher auf, deshalb sind die aufgelisteten Werke als Vorschläge für das Selbststudium zu verstehen. Notwendiges Material wird über OLAT bereitgestellt. Darüber hinaus bietet \R{} eine große und sehr aktive Community, durch die zahllose Anleitungen und Hilfestellungen online verfügbar sind.

• Nicole Radziwill (2015): Statistics (The Easier Way) With R. [Amazon]

• Andy Field, Jeremy Miles, Zoe Field (2012): Discovering Statistics Using R. [Amazon]

• Peter Dalgaard (2008): Introductory Statistics with R. [Amazon]

Software

Im Kurs wird das freie Statistikprogramm \R{} verwendet. Es kann unter https://www.r-project.org/ heruntergeladen und installiert werden. Außerdem kommt zur bequemeren Anwendung R-Studio als Benutzeroberfläche zum Einsatz. Beide Programme sind für Windows, Mac und Linux verfügbar.