Rainer Alexandrowicz, R in 10 Schritten

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1 Zusatzmaterialien zum UTB-Band Rainer Alexandrowicz, R in 10 Schritten bereitgestellt über Programmierung mit R zum Selbststudium und als Begleitlektüre Die freie Programmierumgebung R spielt eine zunehmend wichtige Rolle in den sozialwissenschaftlichen Studienrichtungen, allen voran der Psychologie. Das Buch führt in die Bedienung und Programmlogik von R ein. Neben dem nach didaktischen Gesichtspunkten gegliederten Aufbau erlaubt ein umfangreicher Index auch die Verwendung als Nachschlagewerk. Viele Querverweise ermöglichen zudem den Direkteinstieg bei einem bestimmten Thema. Das Buch ist für das Selbststudium geeignet und bietet sich als Begleitlektüre zu einer einführenden Statistikvorlesung an. Es werden keine besonderen PC-Kenntnisse vorausgesetzt. Statistikkenntnisse auf Bachelorniveau sind von Vorteil, können aber auch parallel zur Lektüre erworben werden. Vertiefende Textabschnitte, die beim ersten Lesen auch übersprungen werden können, sind gesondert gekennzeichnet. Die Zusatzmaterialien wurden vom Autor / der Autorin / den Autoren zur Verfügung gestellt und sind genau auf den Inhalt des Werkes abgestimmt. Nutzung und Copyright Die Nutzung der Materialien für eigene Studienzwecke ist kostenlos, das Copyright liegt bei den Autoren bzw. beim Verlag. Eine Weiterverbreitung gleich in welcher Form ist nur mit schriftlicher Genehmigung der UTB GmbH Stuttgart gestattet. Diese und viele weitere kostenlose Zusatzmaterialien finden Sie unter Kostenlose Tipps zum wissenschaftlichen Arbeiten für alle Fächer gibt s auf unserem Studi-Portal unter UTB auf Twitter UTB auf Facebook Das Studiertier auf Facebook UTB auf Google + UTB GmbH Industriestr Stuttgart Fax 07 11/ bestellungen@utb.de

2 9 Inhaltsverzeichnis 1. Schritt: Kennenlernen von R Einrichtung des Programms Download Installation unter Windows Installation unter dem MacOS Installation unter Linux Die Programmoberfläche Die Konsole Das Skriptfenster (R-Editor) Das Grafikfenster Der Dateneditor Erweiterungen der Programmoberfläche: Editoren (*) Erweiterungen des Funktionsumfangs: Pakete (*) Laden eines vorhandenen Pakets Installation eines neuen Pakets Installation aus der zip-datei Übungen Schritt: Arbeiten mit R Einfache Rechenoperationen Kommentare Mehrere Befehle in einer Zeile mit ; Mehrzeilige Eingabe: das Fortsetzungszeichen Groß- und Kleinschreibung Umleitung des Konsoleninhalts mit sink() Hilfe finden Ad-hoc-Hilfe über die Konsole Handbücher und Vignetten Online-Hilfe Übungsaufgaben Schritt: Variablen, Objekte und der workspace Anlegen und Ausgeben eines Objektes Ausgabe mittels print() Ausgabe mittels cat() Objektnamen Der workspace (*) Anzeigen der Objekte im workspace 50

3 10 Inhaltverzeichnis Speichen der Objekte im workspace Zufallsvariable Variable Objekt (*) Übungsaufgaben Schritt: Objekttypen Numerische Objekte Dezimalzahlen Ganze Zahlen (integers) Komplexe Zahlen (*) Textobjekte Anführungszeichen in strings Backslash in strings Länge eines strings: nchar() Strings zusammenfügen: paste() Textteile kopieren und ersetzen: substr() und sub() Groß- und Kleinschreibung: toupper() und tolower() Zahlen formatieren: formatc() Logische Objekte, Abfragen und die Funktion if() Einfache logische Ausdrücke Zusammengesetzte logische Ausdrücke Das explizite und das implizite if() Datums- und Zeitangaben Das Date-Format Die POSIX-Formate Typumwandlung Die Prädikatfunktion is Die Umwandlungsfunktion as Weitere Typumwandlungen Implizite Typumwandlungen (*) Objektattribute (*) Die Attribute type, mode und storage.mode Das class-attribut Abfrage und Modifikation von Objektattributen Übungsaufgaben Schritt: Datenstrukturen in R Vektoren Erstellung eines Vektors Rechnen mit Vektoren Auswahl von Vektorelementen: [ ] Automatische Verlängerung eines Vektors 97

4 Inhaltsverzeichnis Vektoren unterschiedlicher Länge: recycling Nützliche Funktionen für Vektoren (*) Matrizen und Arrays Die Struktur einer Matrix Erstellung einer Matrix Zeilen- und Spaltennamen Auswahl von Matrix-Elementen: [ ] Die Größe einer Matrix: dim(),n r o w ( )und n c o l ( ) Rechnen mit Matrizen (*) Höherdimensionale Matrizen: Arrays (*) Listen Erstellung einer Liste Auswahl von Listenelementen: [[ ]] Benannte Listen Auswahl mit $ Geschachtelte Listen Umwandlung einer Liste in einen Vektor: unlist() Spezialfall Datenmatrix: der data.frame Erstellung eines data.frame Auswahl von Werten Auswahl durch Bedingungen Teilmengen mit subset() Hinzufügen von Spalten Faktoren Vom Vektor zum Faktor Vom Faktor zum Vektor Vorkommen und Anwendung Die Struktur eines Objektes: str() Die verschiedenen Klammern: ( ), [ ], [[ ]] und { } Vereinfachter Zugriff auf Variablen (*) Maskierungen durch attach() Demaskierung mit detach() Weitere Vereinfachungen Übungsaufgaben Schritt: Datenimport und -export Daten- und Dateiformate Das Textformat ASCII-Dateien Binärdateien Laufwerke und Verzeichnisse Grundlegendes zur Datenerfassung Dateneingabe in R Dateneingabe über R-Code 148

5 12 Inhaltverzeichnis Elementweise Eingabe mit scan() Dateneingabe über den R-Editor Der R-eigene Datenenditor: edit(), fix() und View() Lesen und Schreiben von ASCII-Dateien Einlesen von Daten aus ASCII-Dateien: read.table() Einlesen von ASCII-Daten über die Zwischenablage Schreiben von Daten in ASCII-Dateien: die Gebrüder write() Das binäre R-Format (*.RData): save() und load() Import von Daten aus SPSS (*.sav) Einlesen mit read.spss() Einlesen mit spss.get() Das Paket spssddi Datenaustausch mit EXCEL Einlesen über ASCII-Zwischendatei Direkter Datenaustausch mit EXCEL Abschließende Bemerkungen Übungsaufgaben Schritt: Datenaufbereitung Fehlende Werte Fehlende Werte kennzeichnen Fehlende Werte zählen Standardprozeduren für fehlende Werte Variablen recodieren Items umpolen Recodieren mit if() und ifelse() Recodieren mit recode() Kategorien bilden mit cut() Summenscores mit rowsums() Schreibvereinfachungen: with(), within() und transform() Daten sortieren: sort(), order() und rank() Sortieren eines Vektors Sortieren von Matrizen und Datensätzen Datensätze zusammenführen und teilen Hinzufügen von Zeilen: rbind() Hinzufügen von Spalten: cbind() Zusammenführen mehrerer Datensätze: merge() Aufteilen eines Datensatzes: split() Übungsaufgaben 206

6 Inhaltsverzeichnis Schritt: Erstellung von Grafiken Dosenfutter: Vorgefertigte Standardgrafiken Das Balkendiagramm: barplot() Das Box (and Whiskers) Plot Das Histogramm und andere Dichteschätzer Das Liniendiagramm Das Streudiagramm Scatterplot Das Rug-Plot Pimp my plot : Diagramme anpassen und erweitern Linien, Symbole und Farben Achsen- und Randgestaltung Hinzufügen von Punkten, Linien, Pfeilen und Kurven Hinzufügen von Text und Formeln Diagramme nebeneinander: mfrow und mfcol Überlagerung mehrerer Diagramme Frisch gekocht: Diagramme selbst zeichnen Verwaltung von Grafik-Optionen: par() Grafiken speichern und exportieren Zeichnen im Fenster Zeichnen in die Datei Grafiken als Objekte Übungsaufgaben Schritt: Grundlegende statistische Prozeduren Häufigkeitstabellen Randsummen Relative Häufigkeiten und Prozentuierungen Deskriptivstatistische Kennzahlen Mittelwerte Der Range Varianz und Standardabweichung Kovarianz und Korrelation Lineare Regression Kennzahlen, die auf Rangplätzen beruhen Lage- und Streuungsmaße Eine Übersicht mit summary() Zusammenhangsmaße Die t-tests Eine Stichprobe Abhängige Stichproben Zwei Stichproben 258

7 14 Inhaltverzeichnis Technische Details Zweigruppenvergleiche bei Rangdaten: wilcox.test() Mehrgruppenvergleiche: Alpha-Überhöhung und -Korrektur Gruppierte Auswertungen: by() und tapply() Die Funktion by() Die Funktion tapply() Übungsaufgaben Schritt: Grundzüge des Programmierens mit R Funktionen Definition und Aufruf einer Funktion Argumente Default-Werte Aufruf mit benannten Argumenten Fehler abfangen Rückgabe von Ergebnissen Schleifen Die for - Schleife Die repeat-, die while()- Schleife und der Ausstieg (*) Die Familie apply() Der einfachste Fall: apply() Spezialfall Listen: lapply() und sapply() Spezialfall Gruppen: tapply() Spezialfall geschachtelte Listen: rapply() Spezialfall mehrere Objekte: mapply() Spezialfall Performancesteigerung: vapply() Spezialfall Environment: eapply() Übungsaufgaben Anhang Menüs der Konsole Die Menüs des Grafikfensters Das Menü Datei Das Menü History Das Menü Resize Literaturverzeichnis Stichwortverzeichnis 300