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Termine

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R-Workshop

14.-15. Juni 2018
GW I - U.17.2

Uhrzeit: 9-17 Uhr / 9-13 Uhr

Trainer: Dr. habil Robert Hable
Sprache: Deutsch
Anmeldung: bis 01. Juni 2018
für Mitglieder der University of Bayreuth Graduate School: https://baydoc.uni-bayreuth.de
für PostDocs und Habilitierende über das  WiN-UBT Portal
Inhalt / Zeitplan
  • Einführung in die R-Oberfläche
  • Daten aus Excel importieren und Datenverwaltung
  • Deskriptive Statistik: Mittelwert, Median, Quantil, Standardabweichungen, Korrelationen (Pearson, Spearman), Punktewolken (und Grafikoptionen), Boxplots, Histogramme, Balkendiagramme
  • R-Skripte, R-Pakete, R-Hilfe und Literatur
  • Mittelwerte und Vergleiche: Konfidenzintervalle, die gängigsten Tests für Vergleiche (t-Test, Mann-Whitney/Wilcoxon, Kruskal-Wallis, ...)
  • Überprüfen von Voraussetzungen: Tests auf Normalverteilung, QQ-Plots, Gleichheit der Varianzen (Levene)
  • Lineare Regression und Varianzanalyse: Einführung in lineare Regression mit R, ANOVA, MANOVA, Post-Hoc-Test, generalisierte lineare Regression (logistisch, probit)
  • Repeated Measurements (Longitudinale Studien)

Um einen möglichst reibungslosen Einstieg in R zu gewährleisten, werden bereits im Vorfeld kurze einführende Unterlagen an die Teilnehmer verteilt. Durch diese kleine Vorbereitung wird es leichter, dem Kompaktkurs zu folgen.

Der Kurs beinhaltet auch praktische Übungen, in denen die Teilnehmer selber am Computer statistische Auswertungen in R durchführen.

Qualifikationsziel
Behandelte statistische Verfahren selbstständig in R anwenden zu können.

Teilnahmevoraussetzungen

  • Mindestvoraussetzung: Vertrautheit mit statistischen Grundbegriffen, insbesondere Mittelwert, Standardabweichung, Median, Quantil, Konfidenzintervall, Prinzip des Hypothesentestens, p-Wert, Signifikanz
  • Optimale Voraussetzung: Grundsätzliche Kenntnis der (meisten) im Kurs behandelten statistischen Verfahren (Hauptfokus des Kurses sind die Auswertungen in R und nicht die statistischen Inhalte)

Verantwortlich für die Redaktion: Eva Querengässer

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