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Grundlagen in R

Von den ersten Schritten bis zur eigenen Auswertung

In vielen Bereichen von Wissenschaft und Wirtschaft ist R längst zu einem festen Bestandteil der Analyse empirischer Daten geworden. Dank ihrer Flexibilität und der zahlreichen Zusatzpakete eignet sich die Programmiersprache für ein breites Spektrum an Einsatzgebieten – ob moderne statistische Analysen, Machine-Learning-Projekte oder die Erstellung interaktiver Dashboards: R hält für nahezu jede Fragestellung eine Lösung bereit.

Aber wie fängt man an? Was braucht man, um erste eigene Analysen in R anzufertigen, Daten einzulesen und Grafiken zu erstellen? Gerade der Einstieg in R ist oft herausfordernd. Dieser Workshop setzt genau hier an: Er macht Sie zunächst mit den wichtigsten Grundelementen und Arbeitsweisen von R vertraut und führt Sie anschließend Schritt für Schritt zur praktischen Datenanalyse. So bauen Sie ein tragfähiges Verständnis dafür auf, wie sich R für eigene empirische Auswertungen nutzen lässt.

Im ersten Teil legen wir das Fundament – vom Aufbau eines R-Setups bis zu den Grundlagen der Syntax. Darauf aufbauend wenden wir uns im zweiten Teil einer Bandbreite statistischer (Test-)Verfahren zu und setzen diese anhand realer Datensätze gemeinsam um. Von Chi²-Tests für Kreuztabellen über parametrische wie nicht-parametrische Verfahren zur Analyse von Gruppenunterschieden bis hin zu linearen Regressionsmodellen erkunden wir dabei, wie Daten vor der Analyse aufbereitet werden, wie Analyseverfahren und ihre Details spezifiziert werden und in welcher Form R die Ergebnisse liefert – und wie sich diese weiter aufbereiten und exportieren lassen.

Inhaltlich geht es um:

  • Aufbau und Struktur eines R-Setups
  • Dateiformate und Syntax der Programmiersprache
  • Arbeiten mit Objekten und Objekttypen für Datenanalysen
  • Einlesen von Datensätzen
  • Aufbereitung und Rekodierung von Variablen
  • Erstellung einfacher Auswertungen wie Häufigkeitstabellen, deskriptiver Statistiken und einfacher grafischer Darstellungen
  • Umsetzung inferenzstatistischer Verfahren: Chi²-Tests, Verfahren zur Analyse von Gruppenunterschieden (parametrisch und nicht-parametrisch) sowie lineare Regressionsmodelle

Da es eine Vielzahl interessanter Analyseverfahren gibt, führen wir vor Beginn des Workshops eine kurze Umfrage unter den angemeldeten Teilnehmenden durch, in der Sie Themenwünsche und „Must-Haves" für inhaltliche Schwerpunkte angeben können.

Dieser Workshop könnte für Sie sein, …

  • wenn Sie schon öfter gesehen haben, wie andere Studierende und Forschende interessante Ergebnisse mit R produzieren, und wissen möchten, ob R auch ein Tool für Ihre eigenen empirischen Analysen sein könnte;
  • wenn Sie keine Programme entwickeln, sondern Daten mit R-Code analysieren möchten;
  • wenn Sie statistische Verfahren bislang vor allem theoretisch kennengelernt haben und erfahren wollen, wie man sie praktisch in einer frei verfügbaren Software umsetzt;
  • wenn Sie bereits mit anderen Softwarelösungen wie SPSS, Stata oder Python arbeiten und einmal schauen wollen, wie die Arbeit mit R aussieht;
  • wenn Sie leicht eingestaubtes Statistik-Wissen anhand praktischer Anwendungsbeispiele auffrischen möchten;
  • wenn Sie einen Ort suchen, an dem „dumme Fragen", wie man sie beim Einstieg in eine Programmiersprache zwangsläufig hat, nicht nur okay, sondern ausdrücklich erwünscht sind.

Warum teilnehmen?

  • Praktische Übungen: Sie lernen durch direkte Anwendung und vertiefen Ihr Verständnis anhand von Hands-on-Erfahrungen mit realen Datensätzen.
  • Vom Einstieg bis zur Analyse: Sie erhalten alles aus einer Hand – von den Grundlagen bis zu inferenzstatistischen Verfahren.
  • Wertvolle Fähigkeiten: Statistische Datenanalysekompetenzen sind in der akademischen wie in der beruflichen Welt hoch gefragt.
  • Networking: Sie treffen Gleichgesinnte und tauschen sich über Forschungsideen und Methoden aus.

Melden Sie sich an und entwickeln Sie Ihre Datenanalysefähigkeiten mit R – von den ersten Zeilen Code bis zur fertigen Auswertung.

Leitung

Daniel Weller

Termine

  • Dienstag, 29.09.2026
    09:00 bis 13:30 Uhr

  • GD E2/208 CIP-Pool

Anmeldung

Bitte melden Sie sich in eCampus für die Veranstaltung an.