R kompakt: Der schnelle Einstieg in die Datenanalyse (German Edition)

Description

Dieses Buch bietet eine kompakte Einführung in die Datenauswertung mit der freien Statistikumgebung R. Ziel ist es dabei, einen Überblick über die Funktionalität von R zu liefern und einen schnellen Einstieg in die deskriptive Datenauswertung sowie in die Umsetzung der wichtigsten statistischen Tests zu ermöglichen. Zudem deckt das Buch die vielfältigen Möglichkeiten ab, Diagramme zu erstellen, Daten mit anderen Programmen auszutauschen und R durch Zusatzpakete zu erweitern. Das Buch ist damit für Leser geeignet, die R kennenlernen und rasch in konkreten Aufgabenstellungen einsetzen möchten. Für die 3. Auflage wurde das Buch grundlegend überarbeitet und auf Neuerungen der R Version 4.1.0 sowie der aktuellen Landschaft der Zusatzpakete abgestimmt. Mit einer stärkeren Ausrichtung auf Data Science Anwendungen stellt das Buch nun ausführlich die Pakete dplyr zur Datenaufbereitung und ggplot2 für Diagramme vor. Darüber hinaus enthält das Buch eine Darstellung von dynamischen R Markdown Dokumenten zur Unterstützung reproduzierbarer Auswertungen. Vorwort Danksagung Inhaltsverzeichnis 1 Erste Schritte 1.1 Vorstellung 1.1.1 Pro und Contra R 1.1.2 Typografische Konventionen 1.1.3 R installieren 1.1.4 Grafische Benutzeroberflächen 1.1.5 Weiterführende Informationsquellen und Literatur 1.2 Grundlegende Elemente 1.2.1 R Starten, beenden und die Konsole verwenden 1.2.2 Befehlssequenzen im Editor bearbeiten 1.2.3 Einstellungen vornehmen 1.2.4 Umgang mit dem Workspace 1.2.5 Einfache Arithmetik 1.2.6 Funktionen mit Argumenten aufrufen 1.2.7 Hilfe-Funktionen 1.2.8 Zusatzpakete verwenden 1.2.9 Hinweise zum Arbeiten mit Zusatzpaketen 1.2.10 Empfehlungen und typische Fehlerquellen 1.3 Datenstrukturen: Klassen, Objekte, Datentypen 1.3.1 Objekte benennen 1.3.2 Zuweisungen an Objekte 1.3.3 Objekte ausgeben 1.3.4 Objekte anzeigen lassen und entfernen 1.3.5 Datentypen 1.3.6 Logische Werte, Operatoren und Verknüpfungen 2 Daten importieren und exportieren 2.1 Daten im Textformat lesen und schreiben 2.2 R-Objekte speichern und laden 2.3 Daten mit anderen Programmen austauschen 2.3.1 Programme zur Tabellenkalkulation 2.3.2 SPSS, Stata und SAS 2.3.3 Datenbanken 3 Elementare Datenverarbeitung 3.1 Vektoren 3.1.1 Vektoren erzeugen 3.1.2 Elemente auswählen und verändern 3.1.3 Datentypen in Vektoren 3.1.4 Elemente benennen 3.2 Logische Operatoren 3.2.1 Logischer Vergleich von Vektoren 3.2.2 Logische Indexvektoren 3.3 Systematische und zufällige Wertefolgen erzeugen 3.3.1 Numerische Sequenzen erstellen 3.3.2 Wertefolgen wiederholen 3.3.3 Zufällig aus einer Urne ziehen 3.3.4 Zufallszahlen aus bestimmten Verteilungen erzeugen 3.4 Daten transformieren 3.4.1 Werte sortieren 3.4.2 Werte in zufällige Reihenfolge bringen 3.4.3 Teilmengen von Daten auswählen 3.4.4 Daten umrechnen 3.4.5 Neue aus bestehenden Variablen bilden 3.4.6 Werte ersetzen oder recodieren 3.4.7 Kontinuierliche Variablen in Kategorien einteilen 3.5 Gruppierungsfaktoren 3.5.1 Ungeordnete Faktoren 3.5.2 Faktorstufen nachträglich ändern 3.5.3 Geordnete Faktoren 3.5.4 Reihenfolge von Faktorstufen 3.5.5 Faktoren nach Muster erstellen 3.5.6 Quantitative in kategoriale Variablen umwandeln 3.6 Deskriptive Kennwerte numerischer Daten 3.6.1 Summen, Differenzen und Produkte 3.6.2 Extremwerte 3.6.3 Mittelwert, Median und Modalwert 3.6.4 Prozentrang, Quartile und Quantile 3.6.5 Varianz, Streuung, Schiefe und Wölbung 3.6.6 Kovarianz und Korrelation 3.6.7 Kennwerte getrennt nach Gruppen berechnen 3.7 Matrizen 3.7.1 Dimensionierung, Zeilen und Spalten 3.7.2 Elemente auswählen und verändern 3.7.3 Matrizen verbinden 3.7.4 Matrizen sortieren 3.7.5 Randkennwerte berechnen 3.7.6 Kovarianz- und Korrelationsmatrizen 3.8 Datensätze 3.8.1 Datentypen in Datensätzen 3.8.2 Elemente auswählen und verändern 3.8.3 Namen von Variablen und Beobachtungen 3.8.4 Datensätze in den Suchpfad einfügen 3.9 Listen 3.9.1 Komponenten auswählen und verändern 3.9.2 Komponenten hinzufügen und entfernen 3.10 Häufigkeiten bestimmen 3.10.1 Einfache Tabellen absoluter und relativer Häufigkeiten 3.10.2 Absolute, relative und bedingte relative Häufigkeiten in Kreuztabellen 3.10.3 Randkennwerte von Kreuztabellen 3.11 Codierung, Identifikation und Behandlung fehlender Werte 3.11.1 Fehlende Werte codieren und ihr Vorhandensein prüfen 3.11.2 Fehlende Werte ersetzen und umcodieren 3.11.3 Behandlung fehlender Werte bei der Berechnung einfacher Kennwerte 3.11.4 Behandlung fehlender Werte in Matrizen 3.11.5 Behandlung fehlender Werte beim Sortieren von Daten 3.11.6 Behandlung fehlender Werte in inferenzstatistischen Tests 3.12 Zeichenketten verarbeiten 3.12.1 Zeichenketten erstellen und ausgeben 3.12.2 Zeichenketten manipulieren 3.12.3 Zeichenfolgen finden 3.12.4 Zeichenfolgen ersetzen 3.13 Datum und Uhrzeit 3.13.1 Datumsangaben erstellen und formatieren 3.13.2 Uhrzeit 3.13.3 Berechnungen mit Datum und Uhrzeit 4 Datensätze aufbereiten und aggregieren mit dplyr 4.1 Besonderheiten 4.2 Variablen umbenennen 4.3 Teilmengen von Daten auswählen 4.3.1 Variablen auswählen 4.3.2 Beobachtungen auswählen 4.4 Variablen entfernen, hinzufügen und transformieren 4.5 Doppelte und fehlende Werte behandeln 4.6 Datensätze sortieren 4.7 Datensätze zeilen- oder spaltenweise verbinden 4.8 Datensätze zusammenführen 4.9 Organisationsform von Datensätzen ändern 4.10 Datensätze getrennt nach Gruppen auswerten und aggregieren 4.11 Häufigkeiten bestimmen 5 R-Dokumente und Notebooks erstellen 5.1 Grundprinzip 5.2 Arbeitsschritte 5.3 Aufbau eines Quelldokuments 5.4 Beispiel 6 Hilfsmittel für die Inferenzstatistik 6.1 Lineare Modelle formulieren 6.2 Funktionen von Zufallsvariablen 6.2.1 Dichtefunktionen 6.2.2 Verteilungsfunktionen 6.2.3 Quantilfunktionen 6.3 Gemeinsamer Datensatz für alle Auswertungen 7 Lineare Regression 7.1 Test des Korrelationskoeffizienten 7.2 Einfache lineare Regression 7.2.1 Deskriptive Modellanpassung 7.2.2 Regressionsanalyse 7.3 Multiple lineare Regression 7.3.1 Deskriptive Modellanpassung und Regressionsanalyse 7.3.2 Modelle vergleichen 7.4 Erweiterungen der linearen Regression 7.5 Regressionsmodelle auf andere Daten anwenden 7.6 Kreuzvalidierung von Regressionsmodellen 7.7 Regressionsdiagnostik 7.7.1 Extremwerte, Ausreißer und Einfluss 7.7.2 Verteilungseigenschaften der Residuen 7.7.3 Multikollinearität 7.8 Partialkorrelation und Semipartialkorrelation 7.9 Logistische Regression 7.9.1 Modellanpassung für dichotome Daten 7.9.2 Anpassungsgüte 7.9.3 Vorhersage, Klassifikation und Anwendung auf neue Daten 7.9.4 Signifikanztests für Parameter und Modell 8 t-Tests und Varianzanalysen 8.1 Tests auf Normalverteilung 8.2 Levene-Test auf Varianzhomogenität 8.3 t-Tests 8.3.1 t-Test für eine Stichprobe 8.3.2 t-Test für zwei unabhängige Stichproben 8.3.3 t-Test für zwei abhängige Stichproben 8.4 Einfaktorielle Varianzanalyse 8.4.1 Auswertung mit aov() 8.4.2 Auswertung mit anova() 8.4.3 Grafische Prüfung der Voraussetzungen 8.4.4 Paarvergleiche mit t-Tests und α-Adjustierung 8.4.5 Simultane Konfidenzintervalle nach Tukey 8.5 Einfaktorielle Varianzanalyse mit abhängigen Gruppen 8.5.1 Univariat formulierte Auswertung 8.5.2 Multivariat formulierte Auswertung 8.6 Zweifaktorielle Varianzanalyse 8.6.1 Auswertung 8.6.2 Quadratsummen vom Typ I, II und III 8.7 Zweifaktorielle Varianzanalyse mit zwei Intra-Gruppen Faktoren 8.7.1 Univariat formulierte Auswertung 8.7.2 Multivariat formulierte Auswertung 8.8 Zweifaktorielle Varianzanalyse mit Split-Plot-Design 8.8.1 Univariat formulierte Auswertung 8.8.2 Multivariat formulierte Auswertung 8.9 Kovarianzanalyse 9 Nonparametrische Methoden 9.1 Häufigkeiten kategorialer Variablen analysieren 9.1.1 Binomialtest 9.1.2 chi2-Test auf eine feste Verteilung 9.1.3 χ2-Test auf Unabhängigkeit 9.1.4 χ2-Test für mehrere Auftretenswahrscheinlichkeiten 9.1.5 Fishers exakter Test auf Unabhängigkeit 9.1.6 Kennwerte von (2 times2)-Konfusionsmatrizen 9.1.7 ROC-Kurve und AUC 9.2 Maße für Zusammenhang und Übereinstimmung 9.2.1 Zusammenhang stetiger ordinaler Variablen: Spearmans ρ und Kendalls τ 9.2.2 Zusammenhang kategorialer Variablen: φ, Cramérs V, Kontingenzkoeffizient 9.2.3 Inter-Rater-Übereinstimmung 9.3 Tests auf Übereinstimmung von Verteilungen 9.3.1 Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test 9.3.2 Wilcoxon-Rangsummen-Test / Mann-Whitney-U-Test 9.3.3 Kruskal-Wallis-H-Test 9.3.4 Friedman-Test 10 Multivariate Verfahren 10.1 Hauptkomponentenanalyse 10.2 Faktorenanalyse 10.3 Multivariate multiple Regression 10.4 Hotellings T2 10.4.1 Test für eine Stichprobe 10.4.2 Test für zwei Stichproben 10.5 Multivariate Varianzanalyse 11 Diagramme mit ggplot2 erstellen 11.1 Grundprinzip 11.1.1 Grundschicht 11.1.2 Diagramme speichern 11.2 Diagrammtypen 11.2.1 Punkt-, Streu- und Liniendiagramme 11.2.2 Säulendiagramm 11.2.3 Histogramm 11.2.4 Boxplot 11.2.5 Quantil-Quantil-Diagramm 11.3 Bedingte Diagramme in Panels darstellen 11.4 Diagrammelemente hinzufügen 11.5 Diagramme formatieren 11.5.1 Elementposition kontrollieren 11.5.2 Achsen anpassen 11.5.3 Legende ändern 11.5.4 Farben, Datenpunktsymbole und Linientypen 11.5.5 Aussehen im Detail verändern 12 R als Programmiersprache 12.1 Kontrollstrukturen 12.1.1 Fallunterscheidungen 12.1.2 Schleifen 12.2 Eigene Funktionen erstellen 12.2.1 Funktionskopf und Funktionsrumpf 12.2.2 Rückgabewert 12.2.3 Generische Funktionen 12.2.4 Funktionen analysieren 12.2.5 Effizienz von Auswertungen steigern Literatur Stichwortverzeichnis R-Funktionen, Klassen und Schlüsselwörter Zusatzpakete