Das Seminar „Grundlagen von R für Anfänger“ bietet Teilnehmern einen umfassenden Einstieg in die Verwendung von R und R-Studio. Es beginnt mit einem kurzen Einblick in R und R-Studio. Anschließend wird den Teilnehmern die Bedienung von R und RStudio nähergebracht, einschließlich der Verwendung des Editors, der Konsole und der Hilfefunktionen.
Die Teilnehmer lernen, wie sie Pakete in R installieren und einbinden können, sowie wie man Variablen zuordnet und Skripte erstellt und ausführt. Dabei werden sie mit den Hauptdatenstrukturen von R, wie Vektoren, Faktoren und Arrays, vertraut gemacht. Sie erfahren, wie sie Elemente aus diesen Datenstrukturen extrahieren, Daten mit grundlegenden Funktionen aufbereiten und Daten in verschiedene Datenstrukturen umwandeln können.
Im weiteren Verlauf des Seminars erhalten die Teilnehmer eine Einführung in das dplyr-Paket, einen Bestandteil des tidyverse. Sie lernen, wie sie mit einem Tibble arbeiten können, einer Fortentwicklung des data.frames, und wie sie die ersten dplyr-Funktionen zur Spaltenauswahl anwenden können, einschließlich select(), filter(), rename() und slice(). Sie werden auch den Einsatz logischer Operatoren kennenlernen.
In der Folge werden die Teilnehmer in die Datenmodifikation mit dplyr eingeführt. Sie lernen, wie man Zeilen mit der Funktion arrange() sortiert, neue Spalten mit mutate() berechnet und statistische Zusammenfassungen mit summarise() erstellt. Die Verwendung des Pipe Operators %>%, der Gruppierung von Analysen mit group_by() und der Behandlung von fehlenden Daten mit drop_na() und replace_na() wird ebenfalls behandelt.
In einem weiteren Abschnitt des Seminars erfahren die Teilnehmer, wie sie deskriptive Statistiken mit dplyr ermitteln können. Sie lernen, wie sie zufällige Stichproben aus vorhandenen Daten auswählen und Korrelationsuntersuchungen (Spearman, Pearson) durchführen können. Auch die Erstellung von Kontingenztabellen wird erläutert.
Das Seminar geht auch auf Kontrollabläufe ein. Die Teilnehmer lernen, wie man benutzerdefinierte Funktionen erstellt, Standardwerte in Funktionen definiert, For-Schleifen verwendet und If-Else Anweisungen implementiert.
Der Abschnitt über Datenvisualisierung wird den Teilnehmern das Konzept der Grafikgrammatik und die Anwendung der ggplot2-Ebenen zur Erstellung erster Grafiken und statistischer Darstellungen näherbringen. Sie werden auch lernen, wie man Darstellungen anpasst und mehrere Subplots erstellt und speichert.
Schließlich werden die Teilnehmer erfahren, wie sie das Arbeitsverzeichnis in R und RStudio festlegen, CSV-, Excel- oder SPSS-Dateien importieren und exportieren, und nützliche Parameter und die fread()-Funktion für umfangreiche Datensätze nutzen können.
Das Seminar gibt den Teilnehmern Gelegenheit, das Erlernte zu vertiefen, zu testen und Fragen zu stellen. Das Seminar richtet sich an Anfänger und bietet ausreichend Zeit für Fragen, Experimentieren und das Schreiben von Code.
Das Seminar „Grundlagen von R für Anfänger“ bietet Teilnehmern einen umfassenden Einstieg in die Verwendung von R und R-Studio. Es beginnt mit einem kurzen Einblick in R und R-Studio. Anschließend wird den Teilnehmern die Bedienung von R und RStudio nähergebracht, einschließlich der Verwendung des Editors, der Konsole und der Hilfefunktionen.
Die Teilnehmer lernen, wie sie Pakete in R installieren und einbinden können, sowie wie man Variablen zuordnet und Skripte erstellt und ausführt. Dabei werden sie mit den Hauptdatenstrukturen von R, wie Vektoren, Faktoren und Arrays, vertraut gemacht. Sie erfahren, wie sie Elemente aus diesen Datenstrukturen extrahieren, Daten mit grundlegenden Funktionen aufbereiten und Daten in verschiedene Datenstrukturen umwandeln können.
Im weiteren Verlauf des Seminars erhalten die Teilnehmer eine Einführung in das dplyr-Paket, einen Bestandteil des tidyverse. Sie lernen, wie sie mit einem Tibble arbeiten können, einer Fortentwicklung des data.frames, und wie sie die ersten dplyr-Funktionen zur Spaltenauswahl anwenden können, einschließlich select(), filter(), rename() und slice(). Sie werden auch den Einsatz logischer Operatoren kennenlernen.
In der Folge werden die Teilnehmer in die Datenmodifikation mit dplyr eingeführt. Sie lernen, wie man Zeilen mit der Funktion arrange() sortiert, neue Spalten mit mutate() berechnet und statistische Zusammenfassungen mit summarise() erstellt. Die Verwendung des Pipe Operators %>%, der Gruppierung von Analysen mit group_by() und der Behandlung von fehlenden Daten mit drop_na() und replace_na() wird ebenfalls behandelt.
In einem weiteren Abschnitt des Seminars erfahren die Teilnehmer, wie sie deskriptive Statistiken mit dplyr ermitteln können. Sie lernen, wie sie zufällige Stichproben aus vorhandenen Daten auswählen und Korrelationsuntersuchungen (Spearman, Pearson) durchführen können. Auch die Erstellung von Kontingenztabellen wird erläutert.
Das Seminar geht auch auf Kontrollabläufe ein. Die Teilnehmer lernen, wie man benutzerdefinierte Funktionen erstellt, Standardwerte in Funktionen definiert, For-Schleifen verwendet und If-Else Anweisungen implementiert.
Der Abschnitt über Datenvisualisierung wird den Teilnehmern das Konzept der Grafikgrammatik und die Anwendung der ggplot2-Ebenen zur Erstellung erster Grafiken und statistischer Darstellungen näherbringen. Sie werden auch lernen, wie man Darstellungen anpasst und mehrere Subplots erstellt und speichert.
Schließlich werden die Teilnehmer erfahren, wie sie das Arbeitsverzeichnis in R und RStudio festlegen, CSV-, Excel- oder SPSS-Dateien importieren und exportieren, und nützliche Parameter und die fread()-Funktion für umfangreiche Datensätze nutzen können.
Das Seminar gibt den Teilnehmern Gelegenheit, das Erlernte zu vertiefen, zu testen und Fragen zu stellen. Das Seminar richtet sich an Anfänger und bietet ausreichend Zeit für Fragen, Experimentieren und das Schreiben von Code.
