R für Einsteiger: Einführung in die Statistiksoftware für die Sozialwissenschaften : mit Online-Material
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| Format: | Buch |
| Sprache: | Deutsch |
| Veröffentlicht: |
Weinheim ; Basel
Beltz
2015
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| Ausgabe: | 4. Auflage |
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| Beschreibung: | "4., vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage" - Rückseite der Titelseite |
| Umfang: | 336 Seiten Illustrationen, Diagramme |
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| adam_text | 6 I Inhalt
Inhalt
Vorwort zur vierten Auflage 11
t Einleitung 13
1.1 Warum R? 13
L2 Für wen ist dieses Buch? 14
1.3 Wie benutzt man dieses Buch? 14
1.4 Weiterentwicklungen und Aktualität des Buchs 15
1.5 Verwendete Schriftarten 15
2 Installation 16
2.1 Download 16
2.2 Installation 16
2.3 Zusätzliche Pakete 18
2.4 Funktionen im Überblick 23
3 Ein erster Überblick 24
3.1 Aufbau der Basisversion 24
3.2 Zusätzliche Benutzeroberflächen 26
3.3 Hilfe zu R 30
4 Einführung in die Programmiersprache 33
4.1 Eingabe und Ausfuhren von Befehlen 33
4.2 R als Taschenrechner 35
4.3 Logische Abfragen 35
4.4 Funktionen 36
4.5 Kommentare 38
4.6 Übungen 39
5 Objekte 40
5.1 Neue Objekte anlegen 40
5.2 Objekttypen 42
5.3 Der Workspace 46
5.4 Dateien speichern und öffnen 48
5.5 Funktionen im Überblick 54
5.6 Übungen 55
Inhalt
7
6 Dateneingabe und -management 57
6.1 Der R Dateneditor 57
6.2 Daten importieren 61
6.3 Daten zusammenfügen 67
6.4 Funktionen im Überblick 70
6.5 Übungen 71
7 Variablen bearbeiten 72
7.1 Variablen auswählen 72
7.2 Objekteigenschaften verändern 78
7.3 Neue Variablen erstellen 81
7.4 Nützliche Pakete für die Datenaufbereitung 88
7.5 Funktionen im Überblick 89
7.6 Übungen 90
8 Fälle sortieren und auswählen 9t
8.1 Fälle sortieren 91
8.2 Untergruppen auswählen 93
8.3 Personen mit fehlenden Werten entfernen 95
8.4 Funktionen im Überblick 96
8.5 Übungen 97
9 Univariate deskriptive Statistiken 98
9.1 Häufigkeitstab eilen 98
9.2 Beschreibung von Nominaldaten 103
9.3 Beschreibung von Ordinaldaten 105
9.4 Beschreibung von Intervalldaten HO
9.5 Die summary֊Funktion 113
9.6 Gruppenvergleiche 113
9.7 Funktionen im Überblick 116
9.8 Übungen 118
to Bivariate deskriptive Statistiken 119
10.1 Kontingenztabellen 119
10.2 Zusammenhangsmaße für metrische Variablen 123
10.3 Zusammenhangsmaße für nicht-metrische Variablen 128
10.4 Funktionen im Überblick 129
10.5 Übungen 130
8
Inhalt
11 Graphiken 131
11.1 Diagramme für kategoriale Variablen 131
11.2 Diagramme für metrische Variablen 136
11.3 Streu diagramm 151
1L4 Die plot-Funktion 153
11.5 Graphiken bearbeiten 154
11.6 Graphiken für Fortgeschrittene 161
11.7 Gr aphik- Funktionen im Üb erblick 161
11.8 Zusätzliche Argumente für Graphik-Funktionen 163
11.9 Übungen 163
12 Grundlagen der Inferenzstatistik in R 165
12.1 Verteilungen 165
12.2 Stichprobenumfangsplanung 169
12.3 Weitere Poweranalysen 174
12.4 Funktionen im Überblick 174
12.5 Übungen 175
13 Mittelwertsvergleiche mit Mests 176
13.1 t-Test für eine Stichprobe 176
13.2 t֊Test für unabhängige Stichproben 181
13.3 t-Test für abhängige Stichproben 187
13.4 Funktionen im Überblick 190
13.5 Übungen 191
14 Varianzanalyse ohne Messwiederholung 192
14.1 Einfaktonelle Varianzanalyse ohne Messwiederholung 192
14.2 Mehrfaktorielle Varianzanalyse ohne Messwiederholung 196
14.3 Multiple Paarvergleiche mit Post~hoc-Verfahren 201
14.4 Kontraste 203
14.5 Effektgrüßen 205
14.6 Funktionen im Überblick 207
14.7 Übungen 208 15
15 Varianzanalyse mit Messwiederholung 209
15.1 Vorbereitung der Daten 209
15.2 Einfaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung 211
15.3 Mehrfaktorielle gemischte Varianzanalyse 216
Inhalt
9
15.4 Effekt großen 219
15.5 Funktionen im Überblick 220
15.6 Übungen 220
16 Grundlagen der Regressionsanalyse 221
16.1 Bivariate lineare Regression 221
16.2 Multiple Regression und multiple Korrelation 226
16.3 Effektgrößen 232
16.4 Modellannahmen prüfen 233
16.5 Partial- und Semipartialkorrelation 237
16.6 Funktionen im Überblick 240
16.7 Übungen 241
17 Spezielle Regressionsmodelle 2A2
17.1 Kategoriale Prädiktoren 242
17.2 Moderierte Regression 244
17.3 Nicht-lineare Regression 249
17.4 Ko var ianzan alys e 251
17.5 Logistische Regression 253
17.6 Funktionen im Überblick 259
17.7 Übungen 259
18 Nonparametrische Verfahren 261
18.1 Der du^-Test 261
18.2 Der Wilcoxon֊Test 264
18.3 Der Kruskal-Wallis-Test 267
18.4 Funktionen kn Überblick 269
18.5 Übungen 269
19 Verfahren für die Testkonstmktion 270
19.1 Itemanalyse und interne Konsistenz 270
19-2 Explorato rische Faktorenanalyse 273
193 Hauptkomponentenanalyse 280
19.4 Funktionen im Überblick 280
19.5 Übungen 281
20 Lineare Strukturgleichungsmodelle 282
20.1 Multiple Regression mit lavaan 282
20.2 Pfadmodell mit Mediatoivariable 284
10
Inhalt
20.3 Konfirmato rische Faktorenanalyse 289
20.4 Kombination von Mess- und Struktur modeli 293
20.5 Erstellen eines Pfaddiagramms 295
20.6 Weitere Funktionen 296
20.7 Funktionen im Überblick 296
20.8 Übungen 297
21 Mehrebenenanalyse 298
21.1 Das Nullmodell 298
21.2 Das Random֊Intercept-Modell 301
21.3 Das Random֊Slopes~Modell 305
21.4 Modelle mit Ebene-2-Pradiktoren 308
21.5 Funktionen im Überblick 310
21.6 Übungen 310
22 Ausgaben speichern und exportieren 311
22.1 Daten exportieren 311
22.2 Tabellen exportieren 312
22.3 Graphiken speichern 314
22.4 Kommentierte Ausgaben mit R Markdown erstellen 315
22.5 Funktionen im Überblick 317 23
23 Crash-Kurs für SPSS-Umsteiger . 318
23.1 Grundlegende Unterschiede zwischen R und SPSS 318
23.2 Arbeiten mit dem R Commander 319
23.3 Zentrale Funktionen in R und SPSS 320
Anhang A: Datensätze 321
Anhang B: Pakete 322
Hinweise zu den Online-Materialien 323
Literatur 32*
Sach Wortverzeichnis
327
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