R Anleitungen
R ist die am häufigsten verwendete statistische Software und wird von Forschern aller Wissenschaftszweige verwendet. Einer der größten Vorteile von R ist, dass es kostenlos ist – sogar Open Source. Die R-Programmiersprache ist elegant, vielseitig und hat eine sehr ausdrucksstarke Syntax, die auf die Arbeit mit Daten ausgerichtet ist. R ist aber mehr als das – und beinhaltet auch extrem leistungsfähige Grafikfunktionen. Wenn wir Daten einfach manipulieren und ansprechend präsentieren wollen, ist R das richtige Werkzeug.
Mit R können auch ganze Abschlussarbeiten und Studie sowohl ausgewertet als auch geschrieben werden. R unterstützt ein Form von Markdown, names RMarkdown – ein spezieller Syntax, mit dem einfach Formatierungsanweisungen und Zitationen eingebunden werden können.
Darüber hinaus existieren tausende von sogenannten R Packages, mit denen die Funktionalität von R erweitert wird. Sie werden meist von Wissenschaftlern geschrieben und der Allgemeinheit kostenlos zur Verfügung gestellt. Durch R Packages können R neue Funktionen hinzugefügt werden, die nicht Teil der Basisversion von R ist und dabei meist recht spezielle Ausgabenbereiche abdecken (wie beispielsweise ein weniger bekanntes statistisches Verfahren einfach zugänglich zu machen oder die Ausgabe von R sofort in ein APA gerechtes Format bringen). Die meisten dieser R Packages finden sich auf CRAN, dem Paketverwaltungssystem von R, das eine einfache Installation erlaubt.
Es gibt eine Vielzahl von Ressourcen, die helfen, die verschiedenen Aspekte von R zu lernen, aber als Einsteiger kann dies manchmal überwältigend sein. R ist zudem eine dynamische Sprache, die sich schnell verändert, daher ist es wichtig, mit den neuesten Werkzeugen und Technologien auf dem Laufenden zu bleiben.
Learning by Doing
Genauso wenig wie man Autofahren oder Klavierspielen durch das Lesen eines Buches lernt, lernt man R und Datenanalyse auch am besten durch praktische Beispiele und viel Übung. Learning by Doing! In jeder Lektion finden sich daher eine R Console, in der eigener Code direkt in R ausgeführt werden kann.
R Grundlagen Tutorium