Veranstaltungsdetails

Datenanalyse in R (Methodenwoche)

Inhalt

In diesem Workshop wird ein Einblick in wichtige Schritte und Verfahren zur Auswertung von Daten in R gegeben, wobei in zwei Blöcken neben der praktischen Umsetzung statistischer Auswertungen und der Interpretation von Ergebnissen auch Kriterien zur Auswahl statistischer Verfahren und Ansätze zur Überprüfung von Vorannahmen besprochen werden. Inhaltlich werden die folgenden Aspekte im ersten Block behandelt:

  • Univariate Analysen (Lage-, Streuungs- und Momentmaße)
  • Bivariate Korrelationen (Spearmans Rho, Kendalls Tau, Pearsons R)
  • Statistische Tests für Normalverteilung und Varianzhomogenität (Shapiro-Wilks-Tests, Levene-Tests)
  • Vergleichsanalysen für zwei Gruppen (Student- und Welch-Tests, Wilcoxon-Tests)

Nach einer Mittagspause wird der zweite Block auf diesen Inhalten anknüpfen und die folgenden Verfahren aufgreifen:

  • Vergleichsanalysen für mehr als zwei Gruppen (Varianzanalysen, Kruskal-Wallis-Tests)
  • Post-Hoc-Tests für Mehrgruppenvergleiche und statistische Test-Adjustierungen
  • Mehrfaktorielle Varianzanalysen und Varianz-Kovarianz-Analysen
  • Lineare Regressionsanalysen

Der Workshop setzt Vorkenntnisse in der Bedienung von R voraus, sodass ein vorheriger Besuch des Workshops „Einführung in R“ für Einsteiger empfohlen, aber nicht vorausgesetzt wird. Außerdem werden grundlegende Vorkenntnisse im Gebiet der Statistik vorausgesetzt.

Zielgruppe

Studierende und Promovierende mit Grundkenntnissen in R, die eigene quantitative Datenanalysen durchführen möchten.

Leitung

Daniel Weller

Termine

  • Donnerstag, 16.02.2023
    13:00 bis 17:00 Uhr

  • CIP-Pool GD E2/208

Anmeldung

Bitte melden Sie sich in eCampus für die Veranstaltung an.