Description

Book Synopsis
R ist eine kostenlos verfügbare OpenSource Programmiersprache und eine Arbeitsumgebung für
statistische Datenanalyse und graphische Darstellungen und findet seit mehreren Jahren Eingang in
verschiedenste Disziplinen. Von besonderem Nutzen ist R für sozialwissenschaftliche
ForscherInnen, da hier neben den Standardtechniken eher spezifische Verfahren mit stärker
visuellem Anteil, wie die Korrespondenzanalyse, integriert sind. Aber auch für tabellarische
Darstellungen von Auswertungsergebnissen, die für Forschungsberichte und Veröffentlichungen
verwendet werden können, erweist sich R flexibel und anpassungsfähig.

Table of Contents
R installieren und einrichten.- Grundlagen des Arbeitens mit R.- Arbeiten mit Datensätzen.- Univariate Statistik.- Bivariate Statistik.- Graphiken.- Export von R Ausgaben.- Testen.- Multivariate Statistik.- Designgewichte in komplexen Stichproben.- Schreiben eigener Funktionen.

Sozialwissenschaftliche Datenanalyse mit R: Eine

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      Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden
      Publication Date: Publication Date: 04/04/2017
      ISBN13: 9783658159016, 978-3658159016
      ISBN10: 3658159014
      Also in:
      Education / Educational sciences / Pedagogy Politics and government Psychological methodology

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      Book Synopsis
      R ist eine kostenlos verfügbare OpenSource Programmiersprache und eine Arbeitsumgebung für
      statistische Datenanalyse und graphische Darstellungen und findet seit mehreren Jahren Eingang in
      verschiedenste Disziplinen. Von besonderem Nutzen ist R für sozialwissenschaftliche
      ForscherInnen, da hier neben den Standardtechniken eher spezifische Verfahren mit stärker
      visuellem Anteil, wie die Korrespondenzanalyse, integriert sind. Aber auch für tabellarische
      Darstellungen von Auswertungsergebnissen, die für Forschungsberichte und Veröffentlichungen
      verwendet werden können, erweist sich R flexibel und anpassungsfähig.

      Table of Contents
      R installieren und einrichten.- Grundlagen des Arbeitens mit R.- Arbeiten mit Datensätzen.- Univariate Statistik.- Bivariate Statistik.- Graphiken.- Export von R Ausgaben.- Testen.- Multivariate Statistik.- Designgewichte in komplexen Stichproben.- Schreiben eigener Funktionen.

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