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R - R-Einführung: Einführung durch angewandte Statistik (Pearson Studium - Scientific Tools) [Taschenbuch]

Dr. Reinhold Hatzinger , Kurt Hornik , Dr. Herbert Nagel
3.9 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (8 Kundenrezensionen)

Erhältlich bei diesen Anbietern.



Kurzbeschreibung

1. Februar 2011 386894060X 978-3868940602 1
R - Einführung durch angewandte Statistik gibt eine Einführung in die statistische Programmumgebung R sowie in grundlegende statistische Verfahren und zeigt, wie diese in R umgesetzt werden. Das Buch folgt einem alternativen didaktischen Ansatz: ausgehend von Datentypen und dazugehörigen Fragestellungen wird auf praxisorientierte, nicht-technische Weise eine integrierte Darstellung deskriptiver und analytischer Methoden gegeben. In jedem Abschnitt werden an einem klar strukturierten Beispiel typische Methoden der Datenbeschreibung und der Auswertung in R demonstriert. Die Ergebnisse werden nicht nur statistisch sondern auch inhaltlich interpretiert. Dies ermöglicht den LeserInnen einen einfachen Zugang und die Umsetzung auf eigene Problemstellungen.




R - Einführung durch angewandte Statistik gibt eine Einführung in die statistische Programmumgebung R sowie in grundlegende statistische Verfahren und zeigt, wie diese in R umgesetzt werden. Das Buch folgt einem alternativen didaktischen Ansatz: ausgehend von Datentypen und dazugehörigen Fragestellungen wird auf praxisorientierte, nicht-technische Weise eine integrierte Darstellung deskriptiver und analytischer Methoden gegeben. In jedem Abschnitt werden an einem klar strukturierten Beispiel typische Methoden der Datenbeschreibung und der Auswertung in R demonstriert. Die Ergebnisse werden nicht nur statistisch sondern auch inhaltlich interpretiert. Dies ermöglicht den LeserInnen einen einfachen Zugang und die Umsetzung auf eigene Problemstellungen.

AUS DEM INHALT:
Nach Einführungskapiteln über R folgt das Buch dem Aufbau des Buches SPSS Statistics ISBN 978-3-8273-7273-4. Hier die statistischen Verfahren, die mit R gelöst werden:
  • Balkendiagramme
  • Boxplots
  • Chi-Quadrat-Tests
  • Clusteranalysen
  • Cochran-Test
  • Hauptkomponentenanalyse
  • Histogramm
  • Kolmogorov-Smirnov-Test
  • Konfidenzintervalle
  • Korrelationsmethoden
  • Kruskal-Wallis-Test
  • Logistische Regression
  • Mann-Whitney-U-Test
  • McNemar-Test
  • (multiple) lineare Regression
  • Odds-Ratio-Test
  • Post-hoc-Tests
  • Q-Q-Plot
  • Screeplot
  • Streudiagramm
  • t-Tests
  • Tests für Anteile
  • Varianzanalysen
ÜBER DIE AUTOREN:
Dr. Reinhold Hatzinger ist Professor an der Wirtschaftsuniversität Wien (WU) und wissenschaftlicher Leiter des Kompetenzzentrums für empirische Forschungsmethoden. Er wurde 2007 mit dem "Preis für innovative Lehre" für sein Lehrveranstaltungs-konzept "Statistik integrativ" ausgezeichnet. Professor Dr. Kurt Hornik (ebenfalls Wirtschaftsuniversität Wien) ist Leiter des Instituts für Statistik und Mathematik der WU und ist im Core Team der R-Entwickler. Dr. Herbert Nagel lehrt Statistik an der Wirtschaftsuniversität und der Universität Wien.

AUF DER COMPANION-WEBSITE:
  • Alle Beispiels- und Übungsdaten des Buches und der R-Code
DIE ZIELGRUPPE:
Studierende der Psychologie, Soziologie, Wirtschaftswissenschaften, Medizin, Politikwissenschaften, Kommunikationswissenschaften u.a.Alle, die mit Auswertung quantitativer empirischer Untersuchungen befasst sind. Dies umfasst alle Einführungslehrveranstaltungen in Statistik.

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Produktinformation

  • Taschenbuch: 464 Seiten
  • Verlag: Pearson Studium; Auflage: 1 (1. Februar 2011)
  • Sprache: Deutsch
  • ISBN-10: 386894060X
  • ISBN-13: 978-3868940602
  • Größe und/oder Gewicht: 24 x 17 x 3 cm
  • Durchschnittliche Kundenbewertung: 3.9 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (8 Kundenrezensionen)
  • Amazon Bestseller-Rang: Nr. 90.772 in Bücher (Siehe Top 100 in Bücher)

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Kundenrezensionen

Die hilfreichsten Kundenrezensionen
8 von 8 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
5.0 von 5 Sternen gelungenes Einsteigerbuch 20. November 2011
Von Ina H
Format:Taschenbuch
Im Rahmen meines Studiums habe ich mich schon viel mit Statistik beschäftigt, jedoch mit anderen Programmen - R war somit Neuland für mich.

Die Gliederung des Buches gefällt mir persönlich nicht wirklich, aber das ist mehr oder weniger "Geschmackssache", didaktisch vertretbar ist sie auf jeden Fall.
Es gibt quasi zwei Inhaltsverzeichnisse - eines ganz klassisch fürs komplette Buch und ein weiteres, in dem nur die Fragestellungen bzw statistischen Methoden aufgeführt sind, das erleichtert das Nachschlagen deutlich.

Auch ohne jede Erfahrung fiel mir der Einstieg in R mit dem Buch sehr leicht, in den ersten Kapiteln tastet man sich zunächst mit einfachen Taschenrechner-Funktionen an die doch etwas ungewohnte Eingabemethode heran.

Die Funktionen von R werden anhand von Beispieldatensätzen erklärt, diese gibts gratis zum Download - man kann also direkt "mitarbeiten".
Am Ende jedes Kapitels gibt es einen Überblick über die verwendeten R-Befehle (gut zum Nachschlagen beim Bearbeiten der Übungsaufgaben), eine Zusammenfassung der Konzepte (der statistischen Methoden und Begriffe) und einen kurzen Übungsteil.
Der Index am Ende des Buches ist sehr umfangreich. Stichwörter, R-Funktionen und R-Packages sind durch unterschiedliche Typografie gekennzeichnet. Man findet eigentlich alles, was man braucht.

Ob das Buch auch eine brauchbare Einführung in statistische Methoden/Konzepte generell bietet, kann ich aufgrund meiner Vorkenntnisse nicht beurteilen, für mich war es ja nichts neues mehr. Es wird kurz erklärt, worum es geht, welche Fragestellungen man wie untersuchen könnte/sollte und warum, aber einen tiefen Einblick in die Materie bekommt man nicht - das wäre auch zuviel verlangt von diesem Buch.

Das Buch ist für zukünftige R-Benutzer ein nützlicher Begleiter bei den ersten Schritten.
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5 von 5 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
4.0 von 5 Sternen Wirklich nur eine Einführung. 26. Juni 2011
Von steveoh
Format:Taschenbuch|Verifizierter Kauf
Ich habe das Buch für Einführung in die statistische Analyse mit Hilfe von "R" gekauft.
Das Buch ist sehr gut geschrieben und sogar für Anfänger durchaus leicht zu verstehen.

Ein wenig mehr zu anderen Paketen und ein etwas tieferer Einblick in "R" würde jedoch auch nicht schaden. Daher nur eine Einführung.
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13 von 15 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
2.0 von 5 Sternen Etwas bleibt auf der Strecke! 12. Februar 2012
Von CUSUM
Format:Taschenbuch
Ich bin mir nicht sicher, was das Buch ist! Eine Einführung in R oder in die Statistik? Ich habe immer den Eindruck, es bleibt etwas auf der Strecke! Sei es R oder die Statistik! Beispiel: Der Kruskal-Wallis-Test wird gezeigt, ohne auf die stat. Fragestellungen wie Bindungen oder näher auf die R-Funktionsmöglichkeiten einzugehen. Ist nur ein Beispiel, die Beobachtung zieht sich wie ein roter Faden durch das Buch!
Auch dass sich zuerst mit einem Fragebogen und dann in dem Folgekapitel erst mit der R-Arbeitsumgebung beschäftigt wird, finde ich konzeptionell bedenklich. Hilfreich sind Bücher, deren Thema die Einführung in R ist oder die statistische Fragen mit Hilfe von R behandeln. Leider kann ich das Buch nicht empfehlen.
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1 von 1 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
5.0 von 5 Sternen Gelungener Überblick 9. Oktober 2013
Von Rene
Format:Taschenbuch|Verifizierter Kauf
Sehr gelungener Einstieg, wie ich finde. Das Buch bietet einen kompakten Überblick über das Wichtigste und wirkt durch die vielen Beispiele praxisnah und nachvollziehbar. Wer mehr Tiefe will (und Englisch nicht scheut), greift auf Andy Fields 'Discovering Statistic using R' zurück. Wer eine deutschsprachige Alternative sucht und keinen Wert auf R legt, dem nützen die 'Multivariaten Analysemethoden' von Backhaus et. al.
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