Manual zum Softwarepackage erm (extended Rasch modeling)

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1 Manual zum Softwarepackage erm (extended Rasch modeling) Anwendung des Rasch-Modells (1-PL Modell) - deutsche Version Herbert Poinstingl, Patrick Mair & Reinhold Hatzinger 2007

2 Herbert Poinstingl Arbeitsbereich Psychologische Diagnostik Fakultät für Psychologie der Universität Wien Liebiggasse 5, A-1010 Wien Patrick Mair Wirtschaftsuniversität Wien Department für Statistik und Mathematik Augasse 2-6, A-1090 Wien Reinhold Hatzinger Wirtschaftsuniversität Wien Department für Statistik und Mathematik Augasse 2-6, A-1090 Wien 2

3 Geleitwort Als Mentor des vorliegenden Manuals zum Auswertungsprogramm erm in Buchform ist es mir eine Freude, ein Geleitwort zu schreiben. Die genauen Hintergründe, wie es zu diesem Manual gekommen ist, haben die Verfasser in ihrem Vorwort kurz ausgeführt. Noch weiter zurückgehende Hintergründe möchte ich hier ansprechen. Vielen Interessenten am Rasch-Modell genauer: am dichotomen logistischen Testmodell von Rasch, heutzutage fast prägnanter, weil nicht verwechselbar mit anderen darauf aufbauenden Modellen als 1-PL Modell bezeichnet ist nicht bekannt, wie und durch wen und damit von wo aus es seinen Eroberungszug in die psychologische Testtheorie begann. Quelle ist freilich das berühmte Buch von Georg Rasch, das nach Drängen seiner Schüler endlich 1960 auf den Markt kam und 1980 neu aufgelegt wurde. Allerdings wäre nicht - neben seinem Schüler Erling B. Andersen - Gerhard Fischer aus Wien (Institut für Psychologie, Universität Wien) gewesen, hätte es nicht nur außerhalb des deutschsprachigen Raums lange gedauert bis sich das Modell endlich über Verallgemeinerungen und Anwendungen in der PISA-Studie durchsetzte. Ohne Gerhard Fischer also, der einen mehrmonatigen Studienaufenthalt bei Georg Rasch in Kopenhagen gegen Ende der 60er Jahre verbrachte, hätte man das Rasch-Modell auch im deutschsprachigen Raum kaum zur Kenntnis genommen. Seine, Gerhard Fischers Bücher, vor allem jenes aus 1974, und er selbst mit seinen Schülern betrieb emsig die Anwendung des Rasch-Modells. Von Wien aus verbreitete es sich in die Niederlande; via Hans Spada, einem der Schüler von Fischer, nach Kiel. Andere Fischer-Schüler sind in der Literatur bekannt: Hartmann Scheiblechner, Wilhelm Kempf, Anton Formann und ich selbst sowie später Georg Gittler, noch später Norbert Tanzer und Ivo Ponocny. In den 80er Jahren entstanden dann auch erste publizierte und verlagsmäßig vertriebene Tests, die von vornherein nach dem Rasch-Modell kalibriert worden sind: WMT von Formann, AID von mir und 3DW von Gittler (alle noch immer in Wien); in der Zwischenzeit sind es deren mehr aus Wien stammende geworden. So gesehen ist Wien ein wichtiger Ausgangspunkt zur Verbreitung des Rasch-Modells gewesen. Diesem Umstand soll das Umschlagbild der vorliegenden Buchform des Manuals zum erm Rechnung tragen. Der Kreis schließt sich, indem dieses Programm auf das ein Mitarbeiter von mir, sicher nicht zufällig, weil systematisch suchend, doch aber überraschend, was die Adresse betrifft, gestoßen ist von zwei Mitarbeitern des Departments für Statistik und Mathematik der Wirtschaftsuniversität Wien stammt, die beide ebenfalls an der Fakultät 3

4 für Psychologie der Universität Wien studierten; Patrick Mair verfasste nach seiner Promotion in Statistik seine Diplomarbeit in Psychologie bei Formann, Reinhold Hatzinger vor seiner Habilitation in Statistik seine Dissertation mit mir als Betreuer bei Fischer. Möge diese Software, unterstützt mit dem vorliegenden Manual, erst recht zur Verbreitung des Rasch-Modells beitragen. Klaus D. Kubinger (Arbeitsbereich Psychologische Diagnostik samt Test- und Beratungsstelle Fakultät für Psychologie, Universität Wien) 4

5 1 Vorwort Als am Arbeitsbereich Psychologische Diagnostik (Fakultät für Psychologie, Universität Wien; bzw. an der angeschlossenen Test- und Beratungsstelle (www.testzentrum.at ) der Bedarf an einem leistungsstärkeren Softwareprogramm zur Anwendung des Rasch-Modells (1-PL Modell) entstand (als es mit dem LPCM-Win (Seliger-Ponocny & Fischer, 1998) gegeben war), wurde man bei einer Internetrecherche fündig: Patrick Mair und Reinhold Hatzinger vom Arbeitsbereich Quantitative Research Methods, Department für Statistik und Mathematik der Wirtschaftsuniversität Wien waren gerade an der Entwicklung eines in R anwendbaren Programms namens erm (extended Rasch modeling). Daraufhin kam es zu einer sehr befruchtenden Zusammenarbeit zwischen Herbert Poinstingl und Mitarbeiter(inne)n der Test- und Beratungsstelle einerseits und den Entwicklern Mair & Hatzinger andererseits. Die jahre- bis jahrzehntelange Erfahrung in der Kalibrierung von Tests nach dem Rasch-Modell seitens des Leiters der Test- und Beratungsstelle, Klaus Kubinger, und seiner Mitarbeiter(innen) konnten bei der Fertigstellung berücksichtigt werden. So wurden vielfache Routine-Bedürfnisse sowie zahlreiche Daten- Imponderabilien weitergegeben und gleichzeitig an eigenen Auswertungen die praktische Bewährung von erm erprobt. Dieser monatelange rekursive Prozess führte zu einer für den praktischen Einsatz empfehlenswerten Programmversion. Allerdings bedarf der Anwender, zumeist Psycholog(inn)en ohne viel Programmiererfahrung und -interesse nicht nur einer theoriegeleitet optimal programmierten Software, sondern auch einer benutzerfreundlichen. Der Benutzerfreundlichkeit dient nun das vorliegende Manual. Es sollte mit ihm jedem Anwender schnell und leicht möglich sein, Analysen nach dem Rasch-Modell zu bewerkstelligen. Dass erm als OpenSource-Software nicht nur gratis, sondern der Quellcode auch für jedermann einsehbar ist, kann als ein besonderes Qualitätsmerkmal gewertet werden. Das bedingt zwar laufende Updates abgesehen davon, dass erm weit mehr zu leisten imstande ist als Analysen nach dem (einfachen) Rasch-Modell, also dem 1-PL Modell, trotzdem wird aber versucht, den in diesem Manual gegebenen Informationsstand möglichst lange aktuell zu halten. D.h., neuere Versionen als mit Erweiterungen werden jedesmal genau darauf 5

6 hinweisen, was sich in der Benutzung ändert bzw. wird die Version (ausgenommen allfällige Fehlerkorrekturen) für längere Zeit auch auf der Homepage downloadbar sein. 6

7 2 Danksagungen Ein besonderer Dank geht an Herrn Univ.-Prof. Dr. Mag. Klaus Kubinger, ohne dessen Energie und Engagement dieses Buch nicht entstanden bzw. niemals fertig geworden wäre. Ein besonderer Dank der Autoren geht an Frau Mag. Hannelore Koch, die im letzten Moment noch zahlreiche Druckfehler entdeckt hat. Weiters danken wir auch an Herrn Andreas Schneiderbauer für seine Korrekturarbeit. Zuletzt bedanken sich die Autoren bei Frau Veronika Marek und Herrn Wolfgang Steiner für die Gestaltung des Titelbildes. 7

8 3 Inhaltsverzeichnis 1 Vorwort Danksagungen Inhaltsverzeichnis Lexikalische Anmerkungen Grundsätzliches GNU R Voraussetzungen Plattformen für R Die Installation von R & erm (unter WINDOWS) Programmpakete laden Benutzeroberflächen unter R für WINDOWS JGR ( Java Gui for R ) Der R-Commander Exkurs: Teaching Demos Objekte in R Wichtige Befehle für R Rechnen mit R R -Software-Pakete im Bereich der IRT Daten austauschen Der Datenimport Der Datenexport der write()-befehl Workspace eine Möglichkeit zur Datenspeicherung extended Rasch modeling erm erm - extended Rasch modeling (Mair & Hatzinger, 2006) Die Analyse eines Rasch-Modells (RM) Die Befehle print(), summary() und die Struktur von Rm-Objekten Möglichkeiten des Befehls RM() Weitere Berechungsmöglichkeiten Schätzung von Personenparameter Der bedingte Likelihood-Quotiententest (nach Andersen) Der Grafische Modelltest (Rasch) Der Waldtest Personfit und Itemfit Die Informationsindices Weitere grafische Möglichkeiten Untergruppen und missing data Rasch-Modell-Analyse einer Datenmatrix mit Gruppen Der bedingte LQT (Andersen) mit Untergruppen Personenparameter-Schätzung bei Untergruppen Das Rm-Objekt Objekte in erm (von Reinhold Hatzinger) Literaturverzeichnis Empfehlenswerte Vertiefungsliteratur Nützliche Webseiten FAQ Frequently Asked Questions Pakete für die Psychometrie Matrix mat Matrix mat Abbildungsverzeichnis

9 4 Lexikalische Anmerkungen 1. Wichtige Hinweise erscheinen im Manual folgendermaßen Wichtig: So sehen wichtige Hinweise aus. 2. Programmcode bzw. Beispiele haben das folgende Aussehen Beispiele zu Befehlen, die direkt in die R-Benutzeroberfläche eingegeben werden können, werden folgendermaßen dargestellt. Beispiel/Code: for(i in 1:10) print(c(i,i*i)) 3. Darstellung von Menüpunkten Menüpunkt: Menüpunkte, die in der Menüleiste oder einem Submenü ausgewählt werden können, sind in diesem Format dargestellt. 4. Kommentare beginnen mit dem Zeichen #. # Kommentare zu den Dateien haben dieses Format 5. Weitere Informationen zu einem Thema haben folgendes Aussehen Info: Weitergehende Informationen werden in dieser Formatierung dargestellt. 9

10 6. Zusammenfassungen haben folgendes Erscheinungsbild Zusammenfassung: So sehen Zusammenfassungen aus. 7. Tipps haben folgendes Erscheinungsbild Tipp: Tipps zu R und erm haben dieses Format. 8. Ausgaben haben folgendes Erscheinungsbild Ausgabe: Bildschirmausgaben von R & erm haben diese Formatierung. Bei den einführenden Beispielen werden allerdings der Einfachheit halber und um Missverständnissen vorzubeugen vor allem Screenshots verwendet. 9. Platz für eigenen Notizen An diesen Stellen kann der Leser eigenen Notizen in das Buch eintragen. Eigene Notizen: 10

11 5 Grundsätzliches Dieses Handbuch bezieht sich auf erm: extended Rasch modeling. R package version (Mair, P. & Hatzinger, R., 2007) erreichbar unter Die Autoren übernehmen keine Gewährleistung oder Haftung für etwaige Schäden, Folgeschäden oder Ausfälle, die entstehen können. Die Autoren übernehmen außerdem keinerlei Gewähr für die Aktualität, Korrektheit, Vollständigkeit oder Qualität der bereitgestellten Informationen. Haftungsansprüche gegen die Autoren, welche sich auf Schäden materieller oder ideeller Art beziehen, die durch die Nutzung oder Nichtnutzung der dargebotenen Informationen bzw. durch die Nutzung fehlerhafter und unvollständiger Informationen verursacht wurden, sind grundsätzlich ausgeschlossen, sofern seitens der Autoren kein nachweislich vorsätzliches oder grob fahrlässiges Verschulden vorliegt. Bei direkten oder indirekten Verweisen auf fremde Webseiten ("Hyperlinks"), die außerhalb des Verantwortungsbereiches der Autoren liegen, würde eine Haftungsverpflichtung ausschließlich in dem Fall in Kraft treten, in dem die Autoren von den Inhalten Kenntnis haben. Wichtig: der Pfeil und das Gleichheitszeichen: Bei der Übergabe von Werten, Objekten etc. an Variablen (z.b. x=3 oder x<-3) ist zu beachten, dass das Gleichheitszeichen = und der Pfeil <- bei der interaktiven Eingabe von Befehlen in R gleiche Wirkung haben. Aus Formatierungsgründen wird in diesem Manual = verwendet. Der Standard- Zuweisungsoperator ist allerdings der Pfeil <- und dem Leser wird hier explizit empfohlen, diesen zu verwenden (nicht zuletzt, da das Gleichheitszeichen = im Gegensatz zum Pfeil <- nicht überall verwendet werden kann). 11

12 6 GNU R Auf der Homepage von CRAN (dem Netzwerk für R) findet man die folgenden Definitionen für die Begriffe CRAN und GNU R - CRAN is a network of ftp and web servers around the world that store identical, upto-date, versions of code and documentation for R. - R is GNU S', a freely available language and environment for statistical computing and graphics which provides a wide variety of statistical and graphical techniques: linear and nonlinear modelling, statistical tests, time series analysis, classification, clustering, etc. (erreichbar auf ) GNU R ist eine integrierte Sammlung von Softwareprogrammen mit einer einfachen grafischen Benutzeroberfläche, die folgende Möglichkeiten anbietet: - zur Datenmanipulation - zur Datenanalyse - zur grafischen Darstellung der Ergebnisse - und zur Speicherung von Daten und Ergebnissen Vorteile von GNU R: - GNU R ist ein Klon der bekannten und sehr leistungsfähigen Programmiersprache S, die in den Bell Labs von Chambers, Becker und Wilks entwickelt wurde. - Als Programmiersprache bietet R ein komfortables, objektorientiertes Programmieren an. - R wird auf den Betriebssystemen LINUX, WINDOWS und Apple-Computer angeboten und kann damit praktisch auf jedem PC und Großrechner eingesetzt werden. Zusätzlich wird R noch von über tausend Softwarepaketen für die verschiedenen Aufgabenbereiche der Statistik, Informatik und Mathematik unterstützt. - Ein weiterer Pluspunkt besteht durch das Konzept der freien Benutzbarkeit von R unter der GPL (General Public License). Damit können Studenten, Schüler und Interessierte ein professionelles System kostenlos nutzen. 12

13 - Die Manuale und Hilfen von allen Paketen haben den gleichen Aufbau und die gleiche dahinter stehende Logik. Dies erleichtert das Lesen von Hilfen und Manualen ungemein. Tipp: Auf der Seite von CRAN (http://www.cran.r-project.org/) kann man sich die Software R und Benutzerhandbücher für R herunterladen. 13

14 6.1 Voraussetzungen Dieses Manual bezieht sich auf die folgende Hard- und Software. Grundlegende Software - Windows XP (32 Bit) SP2 mit allen aktuellen Updates (Stand ) - Tinn-R als externer Editor - R für Windows - R 2.41 für Linux - IrfanView 4.0 & Adobe Photoshop CS2 - VMWare als virtuelle Umgebung - Ubuntu Linux 7.04 (Feisty Fawn) Verwendete R Pakete - erm (0.9.5) - R-Commander (1.3-5) Hardware - Desktop PC DuoCore (2 Kerne mit je 2,13 GHz) und 4 GB Hauptspeicher - Desktop PC Intel DX4 (3 GHz) mit 768 MB Hauptspeicher - Notebook Intel DX4 (3 GHz) mit 1 GB Hauptspeicher Auf allen Systemen funktionierte R einwandfrei. Es zeigte sich allerdings, dass erm und R sehr rechenintensive Anwendungen sind und die Temperaturen verschiedener Komponenten (z.b. Prozessor) erheblich steigen können. Leider kann die derzeit aktuelle Version von R noch nicht die Möglichkeit von mehreren Prozessorkernen nutzen. Für die Zukunft wäre dies wünschenswert. Tipp: Weitere empfehlenswerte R-Pakete werden im Anhang beschrieben. 14

15 6.2 Plattformen für R R kann auf verschiedenen Plattformen verwendet werden. Allerdings muss man beachten, dass es zwischen WINDOWS und LINUX gewisse Unterschiede gibt, die unter Umständen große Auswirkungen haben können. Ein Problem besteht z.b. darin, dass es bei den Textformaten Unterschiede gibt. Diese Unterschiede gipfeln darin, dass R-Code auf der einen Seite unter WINDOWS einwandfrei läuft, auf der anderen Seite aber unter LINUX Fehlermeldungen produziert. Um dieses Problem zu umgehen, muss man die WINDOWS- Dateien mit einem LINUX-Editor unter dem LINUX- Format speichern. Ein sehr guter Editor zur Bearbeitung von Quellcode stellt GEDIT (unter LINUX) dar, der für verschiedene Programmiersprachen Syntax-Highlighting anbietet. Werden beim Speichern die Einstellungen (UTF-8) im Menüpunkt SPEICHERN UNTER verwendet, dann sollte es auch keine Probleme mit Textdateien geben, falls R-Code unter LINUX eingelesen werden soll. Ein weiteres Problem kann auftreten, wenn keine grafische Oberfläche unter LINUX (KDE; GNOME) installiert ist. Dann hat der Benutzer nämlich nur Zeilenkommandos zur Verfügung und kann nicht auf die Möglichkeiten der objektorientierten grafischen Benutzeroberfläche zurückgreifen. Dieses Problem lässt sich unter LINUX einfach durch die Installation von GNOME oder KDE lösen. Tipp: Ein sehr guter, frei erhältlicher Editor für R unter WINDOWS ist Tinn-R. Dieses Programm arbeitet als externes Programm, verfügt aber über Möglichkeiten, um mit R kommunizieren zu können. Außerdem kann in Tinn-R eine kleine Datenbank mit den wichtigsten Funktionen von R angesehen werden. Zusätzlich verfügt Tinn-R selbstverständlich über Syntax - Highlighting für R. Wichtig: Verwenden Sie zur Eingabe von größeren Befehlssequenzen ein externes Programm (z.b. GEDIT (für Linux), Tinn-R (für Windows)). R bietet nämlich keine wirklich komfortablen Editierfunktionen zum Schreiben von Befehlssequenzen oder zum Programmieren an. Wie der Name Tinn-R schon sagt, handelt es sich hier um einen Editor, der speziell an R angepasst wurde. Man kann sich dieses Programm unter herunterladen. Tinn-R ist ein OpenSource-Programm, das unter der GNU General Public License (GPL) läuft. 15

16 6.3 Die Installation von R & erm (unter WINDOWS) Vorweg soll nochmals erwähnt werden, dass es sich hier um KEINE Einführung in R handelt. Für eine grundlegende Einführung in R werden Einführungsmanuale auf angeboten. Zusätzlich gibt es unter eine komplette Einführung in R. Hier findet man auch viele zusätzliche Informationen und Hilfstexte zu R. In diesem Manual liegt der Schwerpunkt allerdings auf der Einführung in erm extended Rasch modeling. Es geht also um die Analyse und Prüfung des Rasch-Modells. Dabei werden exemplarisch Beispiele gerechnet, Funktionen erklärt und in Screenshots genau gezeigt wie die Eingaben und die Ausgaben aussehen. Die Installation von R ist sehr einfach und für die Systeme LINUX, MacOS und WINDOWS möglich. Da die meisten Benutzer unter WINDOWS arbeiten, wird hier nur die Installation unter WINDOWS XP beschrieben. Für die Installation von R unter LINUX und MacOS lesen Sie bitte das entsprechende Manual, das man sich auf der Website des CRAN (Comprehensive R Archive Network) unter dem Menüpunkt Manuals kopieren kann. Im ersten Schritt wird R (unter WINDOWS) installiert. Dazu kopiert man sich die aktuelle Version von R von der Website des CRAN (Comprehensive R Archive Network). Man geht dabei auf die Site und wählt dort den Menüpunkt R_Binaries aus. Dort wählt man zuerst das WINDOWS - Verzeichnis und dann das Verzeichnis base aus. Wie der Name base bereits andeutet, enthält dieses Verzeichnis die Basisinstallation von R. Klicken Sie mit der linken Maustaste auf die Datei mit der Endung EXE und wählen Sie im aufscheinenden Menü den Punkt Ziel speichern unter. Wählen Sie einen beliebigen Ordner aus, merken Sie sich diesen Ordner und klicken Sie auf den Button speichern. Die (ca. 29 MB große) Datei wird nun vom CRAN - Server auf den PC kopiert. Die aktuelle Version zum Zeitpunkt des Verfassens dieses Manuals ist R Nachdem der Kopiervorgang beendet ist, gehen Sie bitte in jenes Verzeichnis, in das die Installationsdatei kopiert wurde, und starten Sie die Installation mit einem Doppelklick auf den Dateinamen. Die Installation fängt an und man braucht nur mehr den Anweisungen des Programms zu folgen. 16

17 Im zweiten Schritt wird nun erm installiert. Dazu starten Sie R durch einen Doppelklick auf das entsprechende Symbol auf dem Desktop oder wahlweise auch über Startmenü Start/Alle Programme. Sie werden daraufhin von der spärlichen Benutzeroberfläche von R begrüßt (Abbildung 1). Abbildung 1 Begrüßung durch R Um nun das Paket erm zu installieren, müssen Sie im Menü Pakete (Abbildung 2) den Menüpunkt Installiere Pakete auswählen. Abbildung 2 - Auswahl des Menüpunkts "Installiere Pakete" 17

18 Im folgenden Menüpunkt können Sie sich nun einen Server (Abbildung 3) aussuchen, von dem Sie die gewünschten Pakete kopieren wollen. In unserem Fall wählen wir Austria aus. (Dieser Server befindet sich derzeit am Department für Statistik und Mathematik an der WU Wien.) Abbildung 3 - Wahl des Servers (in diesem Fall Austria) Wichtig: Wenn der Benutzer nur über eine langsame Internetverbindung verfügt, dann sollten nur jene Pakete vom Server installiert werden, die auch tatsächlich gebraucht werden. Auf dem Server befinden sich weit über 1000 Pakete und das Downloadvolumen übersteigt bei weitem ein Gigabyte. (1 Gigabyte = 1024 Megabytes = 1024x1024 Kilobytes = 1024*1024*1024 Bytes.) R öffnet und schließt nun ein paar Fenster (es werden die entsprechenden Informationen aus dem Internet geladen) und bietet schließlich in einem Dialogfenster (Abbildung 4) die Pakete an, die sich auf dem Server befinden. Die Sammlung von Paketen, die man über das Internet installieren kann, ist beeindruckend und benötigt über 1 GB, wenn alle Pakete installiert werden. 18

19 Abbildung 4 - Auswahl der gewünschten Pakete - in unserem Fall erm Suchen Sie dazu in der Paketliste das Package erm und markieren Sie es. Dann klicken Sie auf den Button OK. Das Paket wird installiert und im Anschluss wird R aktualisiert. Damit ist die Installation von R und erm beendet. Sollten weitere Pakete installiert werden, dann gehen Sie wie oben beschrieben vor. Wollen Sie mehrere Pakete gleichzeitig installieren, dann markieren Sie einfach die gewünschten Pakete. Die markierten Pakete werden auf einmal installiert. Um mehrere Pakete zu markieren, müssen diese mit der linken Maustaste und gleichzeitig gedrückter [STRG]-Taste ausgewählt werden. Nach der Installation kann ein Paket sofort in den Speicher geladen werden und ist damit für die Benutzung bereit. Tipp: Installieren Sie nur Pakete, die tatsächlich verwendet werden sollen. Wenn alle Pakete (über 1000) installiert werden, dann kann (wie oben beschrieben) nicht nur der Download sehr lange dauern, sondern es kann auch die Geschwindigkeit bei bestimmten Operationen verlangsamt werden, weil R sehr viele Dateien durcharbeiten muss. Wenn man sich nur über die Pakete informieren will, kann man sich auf der Website unter dem Menüpunkt Packages kurze Beschreibungen über das gewünschte Paket ansehen oder dessen Manual lesen. 19

20 6.4 Programmpakete laden Um mit installierten Programmpaketen (z.b. erm) arbeiten zu können, müssen diese zuerst geladen werden. Dazu gibt es verschiedene Möglichkeiten. Eine Möglichkeit besteht darin den Befehl library() zu verwenden. Man gibt folgende Sequenz in die Benutzeroberfläche ein: libr library() library(paketname) ry(paketname). library(psy) (Abbildung Um beispielsweise das Paket psy zu laden, geben Sie einfach library(psy) 5) ein. Wenige Sekunden später ist das Paket für die Benutzung bereit. Abbildung 5 - das Paket psy wurde geladen Eine Liste mit allen installierten Paketen bekommt man mittels Eingabe von li library() rary(). R gibt daraufhin alle installierten Programmpakete aus. Eine zweite Möglichkeit Pakete zu laden, besteht in der Auswahl des Menüpunktes Pakete. Im Untermenü muss noch der Eintrag Lade Paket (Abbildung 6) ausgewählt werden. Abbildung 6 - Pakete laden über die GUI 20

21 Daraufhin wird eine Liste mit Paketen angezeigt. Man wählt das gewünschte Paket aus, klickt auf den OK-Button und das Paket wird geladen. In diesem Fall wurde das Paket psy ausgewählt und wird durch Klicken auf den OK-Button geladen. Abbildung 7 - Paket psy wurde ausgewählt Wichtig: Installieren bedeutet nicht laden. Programmpakete, die bereits installiert sind, müssen vor der Anwendung geladen werden und nicht installierte Programmpakete müssen zuerst installiert werden, bevor sie geladen werden können. 21

22 6.5 Benutzeroberflächen unter R für WINDOWS Wenn die grafische Benutzeroberfläche (GUI = graphical user interface) von R gestartet wird, stellt sich für den Benutzer die Frage: Was soll das?. Man hat nämlich nur ein Fenster mit wenigen Menübefehlen und noch weniger Inhalt am Bildschirm. Um diesen Zustand zu beenden, installiert man eine grafische Hilfsoberfläche. Die Installation solcher Benutzeroberflächen soll in den nächsten Kapiteln (4.5.1, 4.5.2, 4.5.3) besprochen werden JGR ( Java Gui for R ) JGR heißt eigentlich Java GUI for R und wird Jaguar (wie das Raubtier) ausgesprochen. JGR ist ein interessantes AddOn zur grafischen Benutzeroberfläche von R, hat im Moment aber noch nicht so viele Funktionen und kämpft mit Geschwindigkeitsproblemen. Die Installation von JGR erfolgt wie es im vorhergehenden Kapitel 6.4 beschrieben wurde. Außerdem muss von der Website auf der Downloadseite die entsprechende EXE-Datei auf den PC kopiert werden. Derzeit ist JGR-15.exe die aktuelle Datei. JGR wird mit einem einfachen Doppelklick auf die EXE Datei ausgeführt. JGR startet dann die Benutzeroberfläche von R und bindet sich automatisch in die GUI ein. Abbildung 8 die R-Benutzeroberfläche mit integriertem JGR 22

23 Eine sehr gute Funktion von JGR ist der object.browser() (siehe Abbildung 9), mit dem man sich bequem über die Variablen und Objekte im Speicher von R informieren kann. Abbildung 9 - der Objektbrowser von JGR Zudem bietet JGR eine hervorragende Unterstützung bei der Befehlseingabe (Abbildung 10), wie man sie von Visual Studio (Microsoft) und Netbeans (SUN) her kennt. So zeigt JGR während des Tippens an, welche Werte an eine Funktion übergeben werden können. Diese Funktion ist bei der Eingabe von Befehlssequenzen sehr hilfreich. Abbildung 10 - Befehlseingabe unter JGR 23

24 6.5.2 Der R-Commander R-Commander ist eine Benutzeroberfläche, die auf besondere grafische Raffinessen verzichtet und dementsprechend schnell und handlich ist. R-Commander erinnert in seinem Design an die Benutzeroberfläche von SPSS. Die meisten Benutzer werden mit dem R- Commander gut zurechtkommen, weil er einfach zu bedienen ist. Da der R-Commander im nächsten Kapitel verwendet wird, um Daten zu importieren, wird er kurz beschrieben. Die Installation des R-Commander erfolgt über den Menüpunkt Pakete/Installiere Pakete/ der R-Benutzeroberfläche. Bei der Installation ist es möglich, dass sie die folgende Fehlermeldung (Abbildung 11) erhalten. Abbildung 11 - der R-Commander benötigt weitere Pakete Der R-Commander benötigt weitere Pakete. Damit das Installationsprogramm die notwendigen Programmpakete installieren kann, muss der JA-Button (Abbildung 11) gedrückt werden. 24

25 Abbildung 12 - Installation vom lokalen PC oder von einem CRAN - Server Nachdem mit der linken Maustaste auf JA geklickt worden ist, wird ein weiteres Dialogfenster geöffnet (Abbildung 12) und das Installationsprogramm fragt, ob die Pakete von einem CRAN-Server kopiert werden sollen. Da die meisten Benutzer die notwendigen Pakete nicht auf dem lokalen PC haben, wählen wir CRAN aus und klicken auf OK. Es öffnet sich ein weiteres Fenster, in dem der Server (bzw. das Land) ausgewählt werden muss. In diesem Beispiel wurde Austria gewählt. Nach einem weiteren Klick auf den OK-Button werden die Pakete installiert. Nach der Installation kann der R-Commander mit library(rcmdr) library(rcmdr) in den Speicher geladen werden. In Abbildung 13 sieht man, dass der R-Commander viele statistische Funktionen anbietet. Selbstverständlich kann der R-Commander selbst keine statistischen Berechnungen durchführen, er kann allerdings auf die vielen statistischen und mathematischen Funktionen von R zurückgreifen und diese in seine Benutzeroberfläche einbetten. Im Prinzip macht der R-Commander dasselbe wie die Benutzeroberfläche von SPSS. Beide Programme ermöglichen es dem Benutzer über eine GUI Syntaxbefehle an das zugrunde liegende Rechenprogramm zu übergeben. 25

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