Grundlagen der Datenanalyse mit R

Eine anwendungsorientierte Einführung
6., überarbeitete und ergänzte Auflage 2026
ISBN: 978-3-662-71785-1
Verlag: Springer

Buch, Deutsch, 843 Seiten, Format (B × H): 168 mm x 240 mm, Gewicht: 1432 g

Reihe: Statistik und ihre Anwendungen

Dieses Buch liefert eine anwendungsorientierte Einführung in die Datenauswertung mit der freien Statistikumgebung R. Es behandelt deskriptive Auswertungen ebenso umfassend wie inferenzstatistische Analysen. Neben klassischen univariaten Verfahren berücksichtigt das Buch nonparametrische Tests, Resampling-Methoden und multivariate Statistik. Zudem deckt es die vielfältigen Möglichkeiten ab, Daten aufzubereiten und Diagramme zu erstellen. Die statistischen Verfahren werden anhand von Beispielen erläutert und an vielen Stellen mit Diagrammen illustriert.

Das Buch richtet sich an alle, die R kennenlernen und in konkreten Aufgabenstellungen einsetzen möchten, ohne bereits über Vorerfahrungen mit befehlsgesteuerten Programmen oder Programmiersprachen zu verfügen.

In der vorliegenden sechsten Auflage berücksichtigt das Buch die Neuerungen in Version 4.5.0 von R und wurde insbesondere in Bezug auf die Arbeit mit den Zusatzpakten ggplot2, dplyr und emmeans erweitert. Das Buch stellt zudem ausführlich da, wie mit Quarto vielfältige Dokumente erstellt werden können, die R-Auswertungen direkt einbinden.

Zielgruppe

Upper undergraduate

Autoren/Hrsg.

Wollschläger, Daniel

Fachgebiete

• Interdisziplinäres Wissenschaften Wissenschaften: Forschung und Information Datenanalyse, Datenverarbeitung
• Sozialwissenschaften Soziologie | Soziale Arbeit Soziologie Allgemein Empirische Sozialforschung, Statistik
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Business Application Mathematische & Statistische Software

Inhaltsverzeichnis

Erste Schritte.- Elementare Dateneingabe und –verarbeitung.- Datensätze.- Befehle und Daten verwalten.- Hilfsmittel für die Inferenzstatistik.- Korrelations- und Regressionsanalyse.- Parametrische Tests für Dispersions- und Lageparameter von Verteilungen.- Klassische nonparametrische Methoden.- Resampling-Verfahren.- Multivariate Verfahren.- Diagramme erstellen.- R als Programmiersprache.- Literaturverzeichnis.

Über Autor(innen)

Prof. Dr. Daniel Wollschläger lehrte zunächst am Institut für Psychologie der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel und ist aktuell am Institut für Medizinische Biometrie, Epidemiologie und Informatik der Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz tätig.