Seminar Grundlagen der Statistik mit R

Seminar Grundlagen der Statistik mit R

Dozent: Dr. Haug Leuschner

 

€ 895,00 – € 2.490,00

Zzgl. 19% MwSt.

Das fünftägige Seminar Grundlagen der Statistik mit R bietet im dreitägigen Basistraining eine Einführung in R und RStudio und in den Datenimport, in die Datenaufbereitung und in die deskriptive Statistik mit der R-Bibliothek tidyverse. Im zweitägigen Aufbautraining wird in die schließende Statistik und in die Anwendung von statistischen Tests mit dem R-Paket rstatix eingeführt. Den größten Lernerfolg haben Sie, wenn Sie das fünftägige Komplett-Training buchen. Teilnehmer mit Vorkenntnissen können den Crashkurs belegen, der zusätzlich zu den Inhalten die Varianzanalyse vermittelt.

Eine kurze Beschreibung des Kurses finden Sie unten. Ausführliche Informationen finden Sie auf der → Veranstaltungsseite zum Seminar.

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Beschreibung

Der R-Kurs Grundlagen der Statistik mit R bietet als Weiterbildung eine Einführung in die zentralen statistischen Verfahren der angewandten Statistik. Neben den statistischen Inhalten steht die Programmiersprache R im Vordergrund: Sie erhalten eine fundierte Einführung in die grundlegenden Funktionen der Programmiersprache R und die Entwicklungsumgebung RStudio mit den modernen und zeitgemäßen Funktionen der R-Pakete tidyverse und rstatix für den Datenimport, die Datenaufbereitung, die Datenanalyse und der Präsentation von Ergebnissen.

Nutzen: Der Nutzen des Seminars besteht darin, dass durch den R-Kurs auch Anfänger innerhalb einer Woche in die Lage versetzt werden, Daten mit den statistischen Standardverfahren zu analysieren und deren Ergebnisse korrekt zu interpretieren. Es werden dabei die leistungsfähigen R-Pakete tidyverse und rstatix eingesetzt, mit denen Daten effizient ausgewertet und professionell wirkende Grafiken und Tabellen publikationsfertig erstellt werden können.

Zielgruppe: Personen mit wenig oder keinen Erfahrungen in Statistik, Datenanalysen und der Anwendung der statistischen Programmiersprache R mit der Entwicklungsumgebung RStudio; Anwender, Fachkräfte, Doktoranden und Studierende aus den Bereichen der Sozial- und Marktforschung, der Betriebswirtschaft (Marketing, Business Intelligence) und der psychologischen, klinischen, pharmazeutischen und biologischen Forschung

Voraussetzungen: allgemeine Computerkenntnisse (Erfahrung in der Anwendung von Textverarbeitungs- und Tabellenkalkulationsprogrammen), Grundkenntnisse in der Mathematik (Grundkenntnisse in der Statistik sind von Vorteil, aber nicht erforderlich), Routine im relativ flüssigen und fehlerfreien Tippen (es wird viel getippt und häufige Tippfehler können den Lernfortschritt erschweren); bei Buchung des Aufbautrainings die Inhalte des Basistrainings; bei Buchung des Crashkurses (auch länger zurückliegende) Grundkenntnisse im Programmieren oder fortgeschrittene Excelkenntnisse

Lernziele: die Grundfunktionen der Entwickungsumgebung RStudio, der Programmiersprache R und den R-Paketen Tidyverse und rstatix kennenlernen, R-Skripte erstellen, testen und debuggen können, die Grundlagen der deskriptiven und schließenden Statistik verstehen und anwenden können, Ergebnisse von deskriptiven Auswertungen und statistischen Verfahren darstellen, erläutern und interpretieren können, Daten importieren, aufbereiten, auswerten und die Ergebnisse in formatierten Tabellen ausgeben und mit Diagrammen visualisieren können

Übungen: Es wird Wert auf den Anwendungsbezug gelegt, die Praxisbeispiele und Übungsaufgaben erfolgen in der Schulung mit der statistischen Programmiersprache R, der Entwicklungsumgebung RStudio und der R-Bibliothek Tidyverse. Es wird mit zahlreichen Aufgaben aus verschiedenen Anwendungsbereichen ein vertieftes Verständnis der statistischen Standardverfahren und ein sicherer Umgang mit R und RStudio sichergestellt.

Leistungen: ganztägiger Intensiv-Unterricht in Kleingruppen (9-17 Uhr, max. 10 Personen) und ein Schulungszertifikat; bei Online-Veranstaltungen digitale Schulungsunterlagen (gedruckte Schulungsunterlagen gegen Aufpreis); bei Präsenz-Veranstaltungen: Schulungsräume in zentraler Lage, Getränke in den Pausen, Schulungslaptop mit installierter Software, gedruckte Schulungsunterlagen

Aufbau: Das 5-tägige Komplett-Training Grundlagen der Statistik mit R besteht aus einem 3-tägigen Basis-Training und einem direkt anschließenden 2-tägigen Aufbau-Training, die auch einzeln gebucht werden können. Darüber hinaus wird in der alternativen Variante Crashkurs zusätzlich die Varianzanalyse unterrichtet.

Ausführliche Informationen und Buchungsmöglichkeiten finden Sie auf der → Veranstaltungsseite zum Seminar.

Inhalte des 5-tägigen Komplett-Trainings Grundlagen der Statistik mit R

  • 3-tägiges Basis-Training: Einführung in R/RStudio und die deskriptive Statistik

    • Einführung in RStudio und Base R
      • Bedienung der Oberfläche RStudio
      • R-Pakete installieren und verwenden
      • R-Skripte entwickeln und testen
      • Projekte erstellen und verwenden
      • Variablen, Ausdrücke, Vektoren, Faktoren, Dataframes, Tibbles
    • Datenimport/-export und Datenaufbereitung mit der R-Bibliothek tidyverse
      • Text- und Exceldateien importieren mit readr und readxl
      • Daten umstrukturieren mit tibble und tidyr
      • Daten transformieren, selektieren und gruppieren mit dplyr
      • Daten und Ergebnisse exportieren mit openxlsx
    • Deskriptive Statistik mit dem R-Paket rstatix
      • Häufigkeiten, Zentralmaße, Streuungsmaße und Zusammenhangsmaße
      • Häufigkeitstabellen, Kreuztabellen und Korrelationsmatrizen
      • Erstellen von Tabellen mit deskriptiven Kennwerten
      • Ausgabe formatierter Tabellen mit kableExtra
      • Ausgabe professioneller Diagramme mit ggplot2 über ggpubr (Balkendiagramme, Kreisdiagramme, Histogramme, Boxplots, Liniendiagramme und Streudiagramme)

  • 2-tägiges Aufbau-Training: Einführung in die schließende Statistik mit statistischen Tests

    • Einführung in die schließende Statistik (statistische Tests)
      • Statistisches Testen anhand von Stichproben
      • Wahrscheinlichkeitsverteilungen (Normalverteilung)
      • Nullhypothesentest nach Fisher (Signifikanztest)
      • p-Werte, Effektgrößen (Cohen’s d, Hedge’s g, Glass’s Δ) und Konfidenzintervalle
    • Parametrische Verfahren mit dem R-Paket rstatix
      • t-Test für eine Stichprobe zur Signifikanzprüfung der Abweichung eines Mittelwerts
      • t-Test zur Signifikanzprüfung des Unterschieds zweier Mittelwerte aus unabhängigen oder verbundenen Stichproben
      • Levene-Test zur Signifikanzprüfung von Varianzen und Standardabweichungen
      • Shapiro-Wilk-Test zur Signifikanzprüfung der Normalverteilungsannahme
      • Prüfung der Wirksamkeit von Maßnahmen und Interventionen: Statistische Auswertung von Pretest-Posttest-Designs mit t-Tests
    • Verteilungsfreie Verfahren mit dem R-Paket rstatix
      • U-Test von Mann-Whitney zur Signifikanzprüfung von Medianen
      • Binomialtest zur Signifikanzprüfung von Häufigkeiten
      • Chi-Quadrat-Test zur Signifikanzprüfung von Kreuztabellen

Inhalte des 5-tägigen Crashkurses Grundlagen der Statistik mit R (mit Varianzanalyse)

  • Inhalte der 3-tägigen Basis-Schulung
  • Inhalte der 2-tägigen Aufbau-Schulung
  • Varianzanalysen mit dem R-Paket rstatix
    • ein-, zwei- und mehrfaktorielle Varianzanalyse (ANOVA)
    • Kontrolle von metrischen Störeinflüssen (ANCOVA)
    • Messwiederholungsdesigns (mixed ANOVA/ANCOVA)
    • robuste Standardfehler bei fehlender Varianzhomogenität
    • Effektstärkemaß: generalisiertes Eta-Quadrat
    • Post-hoc-Tests: Tukey’s HSD und Games-Howell
    • Einzelvergleiche mit Alphafehler-Korrektur: Bonferroni, Holm und Jianjun Li
    • Interaktionsanalyse: ordinale, disordinale und hybride Effekte (Wechselwirkungen)
    • Prüfung der Wirksamkeit von Maßnahmen und Interventionen: Statistische Auswertung von Pretest-Posttest-Designs mit Varianzanalysen

Ausführliche Informationen und Buchungsmöglichkeiten zu den Teilkursen finden Sie auf der → Veranstaltungsseite zum Seminar.