Vorwort

Dieses mit bookdown erstellte Dokument ist die Sammlung der in der Einführung am 11.12.20 für’s KfN Folien und Aufgaben.

Die im Skript und in den Aufgaben genutzten Daten finden Sie unter diesem Link, der Schlüssel wird separat bekannt gegeben.

Ablaufplan

Uhrzeit Thema Lernziele
Die Teilnehmenden…
09:00 Rste Schritte …haben einen Eindruck von den Vor- und Nachteilen von R
…können in RStudio navigieren
…kennen die Grundlagen der R-Syntax
…können ein R-Skript erstellen
…kennen die in R gängigsten Datenformate und können diese benutzen
10:30 Kaffeepause
10:45 Daten manipulieren …Kennen die Grundlagen des tidyverse-Workflows
…Können Daten mit Hilfe von R aggregieren
…Können Regressionsanalytische Verfahren in R durchführen
12:15 Mittagspause
13:00 Daten einlesen und Zusammenfügen …können Text-, Excel und SPSS-Daten einlesen
…können rudimentäre Datenbereinigungen in R ausführen
…können Datensätze zusammenführen
14:30 Kaffeepause
14:45 Daten darstellen …Kennen die grundlegende Syntax von ggplot2
…können gängige Abbildungen quantitativer Daten erstellen
16:15 Interessante Pakete und Hilfestellungen …Kennen erste Anlaufstellen bei Problemen mit R
…Kennen die Namen einer Reihe von nützlichen Paketen

Voraussetzungen

Da der Kurs auf viele praktische Anwendungen setzen wird, sollte jeder Teilnehmer einen Rechner mitbringen, auf dem R und RStudio als grafische Oberfläche installiert sind.
Die Installationsdateien für R für Windows findet man hier und für Mac hier, die Installationsdateien für RStudio für Windows hier und für Mac hier.

Einer der zentralen Vorteile von R gegenüber anderen statistischen Software-Paketen ist die Möglichkeit, von der Community entwickelte Funktionen zu nutzen. Im Kurs sollen viele Aufgaben mit Hilfe einer Sammlung dieser in sogenannten packages in einem zentralen Archiv bereitgestellten Funktionserweiterungen gelöst werden. Diese Sammlung an Funktionen, das sogenannte tidyverse, bietet viele praktische Möglichkeiten, leichter lesbaren und verständlicheren R-Code zu schreiben. Installieren Sie bitte das tidyverse vor dem Kurs durch das Ausführen der folgenden Code-Zeile in R:

install.packages('tidyverse',dependencies = TRUE)

Öffnen Sie dafür nach der Installation RStudio und kopieren Sie die Zeile einfach in die Console links unten. Führen Sie die Zeile anschließend durch das Drücken der Enter-Taste aus.