Inhaltsverzeichnis VII

Transkript

1 Inhaltsverzeichnis 1 Erste Schritte Vorstellung Pro und Contra R Typografische Konventionen R installieren Grafische Benutzeroberflächen Weiterführende Informationsquellen und Literatur Grundlegende Elemente R Starten, beenden und die Konsole verwenden Befehlssequenzen im Editor bearbeiten Einstellungen vornehmen Umgang mit dem Workspace Einfache Arithmetik Funktionen mit Argumenten aufrufen Hilfe-Funktionen Zusatzpakete verwenden Empfehlungen und typische Fehlerquellen Datenstrukturen: Klassen, Objekte, Datentypen Objekte benennen Zuweisungen an Objekte Objekte ausgeben Objekte anzeigen lassen und entfernen Datentypen Logische Werte, Operatoren und Verknüpfungen Daten importieren und exportieren Daten im Textformat lesen und schreiben R-Objekte speichern und laden Daten im Editor bearbeiten VII

2 VIII Inhaltsverzeichnis 2.4 Daten mit anderen Programmen austauschen Programme zur Tabellenkalkulation SPSS, Stata und SAS Datenbanken Elementare Datenverarbeitung Vektoren Vektoren erzeugen Elemente auswählen und verändern Datentypen in Vektoren Elemente benennen Logische Operatoren Logischer Vergleich von Vektoren Logische Indexvektoren Systematische und zufällige Wertefolgen erzeugen Numerische Sequenzen erstellen Wertefolgen wiederholen Zufällig aus einer Urne ziehen Zufallszahlen aus bestimmten Verteilungen erzeugen Daten transformieren Werte sortieren Werte in zufällige Reihenfolge bringen Teilmengen von Daten auswählen Daten umrechnen Neue aus bestehenden Variablen bilden Werte ersetzen oder recodieren Kontinuierliche Variablen in Kategorien einteilen Gruppierungsfaktoren Ungeordnete Faktoren Faktorstufen nachträglich ändern Geordnete Faktoren Reihenfolge von Faktorstufen Faktoren nach Muster erstellen Quantitative in kategoriale Variablen umwandeln Deskriptive Kennwerte numerischer Daten Summen, Differenzen und Produkte Extremwerte Mittelwert, Median und Modalwert Prozentrang, Quartile und Quantile Varianz, Streuung, Schiefe und Wölbung Kovarianz und Korrelation Kennwerte getrennt nach Gruppen berechnen... 68

3 Inhaltsverzeichnis IX 3.7 Matrizen Dimensionierung, Zeilen und Spalten Elemente auswählen und verändern Matrizen verbinden Matrizen sortieren Randkennwerte berechnen Matrix zeilen- oder spaltenweise mit Kennwerten verrechnen Kovarianz- und Korrelationsmatrizen Häufigkeitsauszählungen Einfache Tabellen absoluter und relativer Häufigkeiten Absolute, relative und bedingte relative Häufigkeiten in Kreuztabellen Randkennwerte von Kreuztabellen Codierung, Identifikation und Behandlung fehlender Werte Fehlende Werte codieren und ihr Vorhandensein prüfen Fehlende Werte ersetzen und umcodieren Behandlung fehlender Werte bei der Berechnung einfacher Kennwerte Behandlung fehlender Werte in Matrizen Behandlung fehlender Werte beim Sortieren von Daten Behandlung fehlender Werte in inferenzstatistischen Tests Zeichenketten verarbeiten Zeichenketten erstellen und ausgeben Zeichenketten manipulieren Zeichenfolgen finden Zeichenfolgen ersetzen Datum und Uhrzeit Datumsangaben erstellen und formatieren Uhrzeit Berechnungen mit Datum und Uhrzeit Datensätze Mit Datensätzen arbeiten Datentypen in Datensätzen Elemente auswählen und verändern Namen von Variablen und Beobachtungen Datensätze in den Suchpfad einfügen Datensätze transformieren Variablen hinzufügen und entfernen Datensätze sortieren Teilmengen von Daten auswählen Doppelte und fehlende Werte behandeln

4 X Inhaltsverzeichnis Datensätze teilen Datensätze zusammenfügen Organisationsform von Datensätzen ändern Daten aggregieren Funktionen auf Variablen anwenden Funktionen getrennt nach Gruppen anwenden Listen Komponenten auswählen und verändern Komponenten hinzufügen und entfernen Hilfsmittel für die Inferenzstatistik Lineare Modelle formulieren Funktionen von Zufallsvariablen Dichtefunktionen Verteilungsfunktionen Quantilfunktionen Gemeinsamer Datensatz für alle Auswertungen Lineare Regression Test des Korrelationskoeffizienten Einfache lineare Regression Deskriptive Modellanpassung Regressionsanalyse Multiple lineare Regression Deskriptive Modellanpassung und Regressionsanalyse Modelle vergleichen Erweiterungen der linearen Regression Regressionsmodelle auf andere Daten anwenden Kreuzvalidierung von Regressionsmodellen Regressionsdiagnostik Extremwerte, Ausreißer und Einfluss Verteilungseigenschaften der Residuen Multikollinearität Partialkorrelation und Semipartialkorrelation Logistische Regression Modellanpassung für dichotome Daten Anpassungsgüte Vorhersage, Klassifikation und Anwendung auf neue Daten Signifikanztests für Parameter und Modell t-tests und Varianzanalysen Tests auf Normalverteilung Levene-Test auf Varianzhomogenität

5 Inhaltsverzeichnis XI 7.3 t-tests t-test für zwei unabhängige Stichproben t-test für zwei abhängige Stichproben Einfaktorielle Varianzanalyse Auswertung mit aov() Auswertung mit anova() Grafische Prüfung der Voraussetzungen Paarvergleiche mit t-tests und -Adjustierung Simultane Konfidenzintervalle nach Tukey Einfaktorielle Varianzanalyse mit abhängigen Gruppen Univariat formulierte Auswertung Multivariat formulierte Auswertung Zweifaktorielle Varianzanalyse Auswertung Quadratsummen vom Typ I, II und III Zweifaktorielle Varianzanalyse mit zwei Intra-Gruppen Faktoren Univariat formulierte Auswertung Multivariat formulierte Auswertung Zweifaktorielle Varianzanalyse mit Split-Plot-Design Univariat formulierte Auswertung Multivariat formulierte Auswertung Kovarianzanalyse Nonparametrische Methoden Häufigkeiten kategorialer Variablen analysieren Binomialtest Test auf eine feste Verteilung Test auf Unabhängigkeit Test für mehrere Auftretenswahrscheinlichkeiten Fishers exakter Test auf Unabhängigkeit Kennwerte von.2 2/-Konfusionsmatrizen ROC-Kurve und AUC Maße für Zusammenhang und Übereinstimmung Spearmans und Kendalls Zusammenhang kategorialer Variablen Inter-Rater-Übereinstimmung Tests auf Übereinstimmung von Verteilungen Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test Wilcoxon-Rangsummen-Test / Mann-Whitney-U -Test Kruskal-Wallis-H -Test Friedman-Test

6 XII Inhaltsverzeichnis 9 Multivariate Verfahren Hauptkomponentenanalyse Faktorenanalyse Multivariate multiple Regression Hotellings T Test für eine Stichprobe Test für zwei Stichproben Multivariate Varianzanalyse Diagramme erstellen Grafik-Devices Aufbau und Verwaltung von Grafik-Devices Grafiken speichern Streu- und Liniendiagramme Streudiagramme mit plot() Streudiagramme mit matplot() Diagramme formatieren Grafikelemente formatieren Farben spezifizieren Achsen formatieren Säulen- und Punktdiagramme Einfache Säulendiagramme Gruppierte und gestapelte Säulendiagramme Dotchart Elemente einem bestehenden Diagramm hinzufügen Punkte Linien Polygone Funktionsgraphen Text Achsen Fehlerbalken Verteilungsdiagramme Histogramm und Schätzung der Dichtefunktion Boxplot Stripchart Quantil-Quantil-Diagramm Kreisdiagramm Gemeinsame Verteilung zweier Variablen Multivariate Daten visualisieren Höhenlinien Dreidimensionale Gitter und Streudiagrammme

7 Inhaltsverzeichnis XIII Bedingte Diagramme für mehrere Gruppen mit ggplot Matrix aus Streudiagrammen Mehrere Diagramme in einem Grafik-Device darstellen R als Programmiersprache Kontrollstrukturen Fallunterscheidungen Schleifen Eigene Funktionen erstellen Funktionskopf und Funktionsrumpf Rückgabewert Generische Funktionen Funktionen analysieren Effizienz von Auswertungen steigern Literatur Sachverzeichnis R-Funktionen, Klassen und Schlüsselwörter Zusatzpakete

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