Einführung in R: Startseite
Herzlich willkommen zum Online-Selbstlernmodul für R!
Bitte melden Sie sich vor der Bearbeitung des Kurses bei StudIP zu diesem Kurs an (Veranstaltungsnummer 601780), damit wir einen Überblick über die Nutzung des Kurses behalten. Außerdem stehen Ihnen in StudIP zusätzliche nützliche Informationen und Daten für die Bearbeitung des Kurses zur Verfügung.
Wir freuen uns über Ihr Feedback bezüglich zu Fehlern oder möglichen Schwierigkeiten bei der Bearbeitung. Falls Sie sich darüber hinaus zusätzlichen Kursinhalt wünschen, zögern Sie nicht uns dies mitzuteilen. Der Kurs wird kontinuierlich überarbeitet, und wir schätzen Ihr Feedback, um ihn fortlaufend zu verbessern.
Im Folgenden finden Sie die wesentlichen Informationen zu diesem Kurs:
R ist ein sehr flexibles und – wenn man sich erst einmal an das Eingeben von Befehlen gewöhnt hat – auch sehr praktisches Werkzeug, um Daten zu bearbeiten, statistisch auszuwerten und um Daten und Ergebnisse in Graphiken darzustellen. R funktioniert über Befehle, die einer bestimmten Syntax folgen und in den meisten Fällen bestimmte Datenformate und ‑strukturen voraussetzen. Ziel dieses Kurses ist es, Sie mit den nötigen Grundkenntnissen auszustatten, um ein selbständiges Arbeiten mit R zu ermöglichen.
R ist ein Open Source Programm – das bedeutet, dass das Programm R (und auch die interaktive Arbeitsumgebung RStudio in einer Basisversion) kostenlos zur Verfügung steht und im Gegenzug von der Nutzercommunity beständig weiterentwickelt wird. So stehen z.B. etliche externe Plugins (die sogenannten Packages) zur Verfügung, die von Nutzern für eine spezielle Datenauswertung oder Datendarstellung entwickelt wurden und über die Packages dann der Community zur Verfügung gestellt werden.
Bitte beachten Sie, dass Sie auf R und auf die Packages verweisen sollten, wenn Sie diese z.B. für Ihre Abschlussarbeit oder für eine Publikation nutzen. Hier finden Sie nützliche Informationen dazu, warum dies wichtig ist und wie Sie dies korrekt tun können.
Hilfe bei Fragen und Problemen finden Sie am besten im Internet: Eine einfache Suche mit Ihrer Frage (z.B. „How to run an ANOVA in R“) wird Sie zu zahlreichen lohnenden Seiten und Videos führen, auf denen in den allermeisten Fällen bereits jemand anderes vor Ihnen dieselbe Frage gestellt und beantwortet bekommen hat.
Da es sich um einen Online-Kurs handelt, benötigen Sie eine Internetverbindung und einen Webbrowser.
Um die Kursseiten aufrufen zu können, müssen Sie über das Universitätsnetzwerk ins Internet eingewählt sein. Anderenfalls werden Ihnen die Seiten nicht angezeigt. D.h., dass Sie entweder direkt von der Universität aus ins Internet gehen oder aber von außerhalb über VPN mit dem Universitätsnetzwerk verbunden sind.
Damit die Kursseiten korrekt angezeigt werden können, müssen zudem jegliche Adblocker für die betreffenden Seiten deaktiviert werden.
Für die Kursteile 1 bis 3 („Die Sprache R“) benötigen Sie weder R noch RStudio, da der gesamte Kursinhalt inklusive interaktiver Übungen innerhalb des Online-Kurses behandelt wird.
Für Teil 4 („R in RStudio“) benötigen Sie R und RStudio, die beide kostenlos heruntergeladen werden können. Es existieren Versionen für Windows, Mac und Linux. Wo und wie Sie diese herunterladen können, wird auf der Seite R in RStudio erklärt.
Ziel des Kurses ist das Vermitteln der Sprache R in drei Kursteilen, welche Sie auf der Seite „Die Sprache R“ finden:
In Teil 1 lernen Sie die wesentlichen Grundlagen der Sprache R kennen.
In Teil 2 lernen Sie anhand der gängigsten Plotbefehle neben dem Erstellen von Graphiken weitere Möglichkeiten des Umgangs mit R kennen. Es werden hierbei hauptsächlich die Basic-Plot-Befehle vorgestellt. In die Funktionsweise von ggplot2 wird in einem Exkurs eingeführt.
In Teil 3 lernen Sie die Befehle für die gängigsten Statistiktests in R kennen.
Die Kursinhalte und interaktiven Übungen dieser drei Teile werden vollständig online bearbeitet, Sie benötigen also weder R noch RStudio.
Zusätzlich wird Ihnen in Teil 4 („R in RStudio“) eine kleine Einführung zum Arbeiten in der interaktiven Programmumgebung RStudio gegeben. Um dieses Kapitel nachvollziehen und die Übungen absolvieren zu können, benötigen Sie sowohl R als auch RStudio. Nähere Informationen hierzu finden Sie auf der Kursseite zu Teil 4 („R in RStudio“).