R in 10 Schritten

Programmierung mit R zum Selbststudium und als Begleitlektüre Die freie Programmierumgebung R spielt eine zunehmend wichtige Rolle in den sozialwissenschaftlichen Studienrichtungen, allen voran der Psychologie. Das Buch führt in die Bedienung und jene fundamentale Logik von R ein, die die Grundlage allen Arbeitens mit R darstellt. Es werden werden die Basiskonzepte übersichtlich und in logischem Aufbau vermittelt. So führt es auch jene, die keine Computererfahrung mitbringen, schrittweise an das Konzept von R heran. Dieses Grundverständnis bietet eine solide Basis, auf der sich später die komplexen Möglichkeiten voll ausschöpfen lassen.

Autorentext
Rainer W. Alexandrowicz, (Ass.Prof. Mag. Dr.) ist Mitarbeiter des Instituts für Psychologie, Abteilung für Angewandte Psychologie und Methodenforschung der Universität Klagenfurt

Klappentext
Die freie Programmierumgebung R spielt eine zunehmend wichtige Rolle in den sozialwissenschaftlichen Studienrichtungen, allen voran der Psychologie. Das Buch führt in zehn aufeinander aufbauenden Kapiteln in die Bedienung und Programmlogik von R ein. Schwerpunkte sind: Installation / Bedienung, Logik / Handhabung von Objekten, Einlesen / Ausgeben von Daten, Grafikerstellung, deskriptiv- und inferenzstatistische Auswertungen sowie eine Einführung in das Programmieren mit R. Neben dem nach didaktischen Gesichtspunkten gegliederten Aufbau erlaubt ein umfangreicher Index auch die Verwendung als Nachschlagewerk. Viele Querverweise ermöglichen zudem den Direkteinstieg bei einem bestimmten Thema. Das Buch ist für das Selbststudium geeignet und bietet sich als Begleitlektüre zu einer einführenden Statistikvorlesung an. Es werden keine besonderen PC-Kenntnisse vorausgesetzt. Statistikkenntnisse auf Bachelorniveau sind von Vorteil, können aber auch parallel zur Lektüre erworben werden. Vertiefende Textabschnitte, die beim ersten Lesen auch übersprungen werden können, sind gesondert gekennzeichnet.

Inhalt
1. Schritt: Kennenlernen von R 15 1.1 Einrichtung des Programms 16 1.1.1 Download 16 1.1.2 Installation unter Windows 18 1.1.3 Installation unter dem MacOS 21 1.1.4 Installation unter Linux 21 1.2 Die Programmoberfläche 21 1.2.1 Die Konsole 22 1.2.2 Das Skriptfenster (R-Editor) 24 1.2.3 Das Grafikfenster 25 1.2.4 Der Dateneditor 26 1.3 Erweiterungen der Programmoberfläche: Editoren (*) 27 1.4 Erweiterungen des Funktionsumfangs: Pakete (*) 28 1.4.1 Laden eines vorhandenen Pakets 28 1.4.2 Installation eines neuen Pakets 29 1.4.3 Installation aus der zip-Datei 31 1.5 Übungen 32 2. Schritt: Arbeiten mit R 33 2.1 Einfache Rechenoperationen 33 2.2 Kommentare 37 2.3 Mehrere Befehle in einer Zeile mit ; 37 2.4 Mehrzeilige Eingabe: das Fortsetzungszeichen + 37 2.5 Groß- und Kleinschreibung 38 2.6 Umleitung des Konsoleninhalts mit sink() 39 2.7 Hilfe finden 39 2.7.1 Ad-hoc-Hilfe uber die Konsole 40 2.8 Handbücher und Vignetten 40 2.8.1 Online-Hilfe 41 2.9 Übungsaufgaben 43 3. Schritt: Variablen, Objekte und der workspace 45 3.1 Anlegen und Ausgeben eines Objektes 45 3.1.1 Ausgabe mittels print() 47 3.1.2 Ausgabe mittels cat() 47 3.2 Objektnamen 48 3.3 Der workspace (*) 49 3.3.1 Anzeigen der Objekte im workspace 50 3.3.2 Speichen der Objekte im workspace 50 3.4 Zufallsvariable Variable Objekt (*) 52 3.5 Übungsaufgaben 53 4. Schritt: Objekttypen 55 4.1 Numerische Objekte 55 4.1.1 Dezimalzahlen 56 4.1.2 Ganze Zahlen (integers) 60 4.1.3 Komplexe Zahlen (*) 61 4.2 Textobjekte 61 4.2.1 Anfuhrungszeichen in strings 62 4.2.2 Backslash in strings 62 4.2.3 Lange eines strings: nchar() 63 4.2.4 Strings zusammenfugen: paste() 63 4.2.5 Textteile kopieren und ersetzen: substr() und sub() 64 4.2.6 Gros- und Kleinschreibung: toupper() und tolower() 65 4.2.7 Zahlen formatieren: formatC() 66 4.3 Logische Objekte, Abfragen und die Funktion if() 67 4.3.1 Einfache logische Ausdrucke 67 4.3.2 Zusammengesetzte logische Ausdrucke 69 4.3.3 Das explizite und das implizite if() 70 4.4 Datums- und Zeitangaben 71 4.4.1 Das Date-Format 72 4.4.2 Die POSIX-Formate 75 4.5 Typumwandlung 77 4.5.1 Die Pradikatfunktion is. 78 4.5.2 Die Umwandlungsfunktion as. 79 4.5.3 Weitere Typumwandlungen 79 4.5.4 Implizite Typumwandlungen (*) 80 4.6 Objektattribute (*) 80 4.6.1 Die Attribute type, mode und storage.mode 81 4.6.2 Das class-Attribut 83 4.6.3 Abfrage und Modifikation von Objektattributen 84 4.7 Übungsaufgaben 84 5. Schritt: Datenstrukturen in R 87 5.1 Vektoren 87 5.1.1 Erstellung eines Vektors 87 5.1.2 Rechnen mit Vektoren 92 5.1.3 Auswahl von Vektorelementen: [ ] 92 5.1.4 Automatische Verlangerung eines Vektors 97 5.1.5 Vektoren unterschiedlicher Lange: recycling 97 5.1.6 Nutzliche Funktionen fur Vektoren (*) 100 5.2 Matrizen und Arrays 101 5.2.1 Die Struktur einer Matrix 102 5.2.2 Erstellung einer Matrix 102 5.2.3 Zeilen- und Spaltennamen 107 5.2.4 Auswahl von Matrix-Elementen: [ ] 108 5.2.5 Die Grose einer Matrix: dim(), nrow() und ncol() 110 5.2.6 Rechnen mit Matrizen (*) 112 5.2.7 Hoherdimensionale Matrizen: Arrays (*) 113 5.3 Listen 118 5.3.1 Erstellung einer Liste 119 5.3.2 Auswahl von Listenelementen: [[ ]] 119 5.3.3 Benannte Listen Auswahl mit $ 121 5.3.4 Geschachtelte Listen 123 5.3.5 Umwandlung einer Liste in einen Vektor: unlist() 124 5.4 Spezialfall Datenmatrix: der data.frame 125 5.4.1 Erstellung eines data.frame 127 5.4.2 Auswahl von Werten 130 5.4.3 Auswahl durch Bedingungen 132 5.4.4 Teilmengen mit subset() 134 5.4.5 Hinzufugen von Spalten 135 5.5 Faktoren 136 5.5.1 Vom Vektor zum Faktor 136 5.5.2 Vom Faktor zum Vektor 137 5.5.3 Vorkommen und Anwendung 139 5.6 Die Struktur eines Objektes: str() 139 5.7 Die verschiedenen Klammern: ( ), [ ], [[ ]] und { } 141 5.8 Vereinfachter Zugriff auf Variablen (*) 142 5.8.1 Maskierungen durch attach() 142 5.8.2 Demaskierung mit detach() 143 5.8.3 Weitere Vereinfachungen 143 5.9 Übungsaufgaben 143 6. Schritt: Datenimport und -export 145 6.1 Daten- und Dateiformate 146 6.1.1 Das Textformat ASCII-Dateien 146 6.1.2 Binardateien 146 6.1.3 Laufwerke und Verzeichnisse 147 6.1.4 Grundlegendes zur Datenerfassung 148 6.2 Dateneingabe in R 148 6.2.1 Dateneingabe uber R-Code 148 6.2.2 Elementweise Eingabe mit scan() 149 6.2.3 Dateneingabe uber den R-Editor 152 6.2.4 Der R-eigene Datenenditor: edit(), fix() und View() 153 6.3 Lesen und Schreiben von ASCII-Dateien 155 6.3.1 Einlesen von Daten aus ASCII-Dateien: read.table() 155 6.3.2 Einlesen von ASCII-Daten uber die Zwischenablage 157 6.3.3 Schreiben von Daten in ASCII-Dateien: die Gebruder write() 157 6.4 Das binäre R-Format (*.RData): save() und load() 159 6.5 Import von Daten aus SPSS (*.sav) 161 6.5.1 Einlesen mit read.spss() 161 6.5.2 Einlesen mit spss.get() 163 6.5.3 Das Paket spssDDI 163 6.6 Datenaustausch mit EXCEL 166 6.6.1 Einlesen uber ASCII-Zwischendatei 166 6.6.2 Direkter Datenaustausch mit EXCEL 166 6.6.3 Abschliesende Bemerkungen 175 6.7 Übungsaufgaben 175 7. Schritt: Datenaufbereitung 177 7.1 Fehlende Werte 177 7.1.1 Fehlende Werte kennzeichnen 177 7.1.2 Fehlende Werte zahlen 180 7.1.3 Standardprozeduren fur fehlende Werte 182 7.2 Variablen recodieren 185 7.2.1 Items umpolen 185 7.2.2 Recodieren mit if() und ifelse() 186 7.2.3 Recodieren mit recode() 188 7.2.4 Kategorien bilden mit cut() 190 7.2.5 Summenscores mit rowSums() 191 7.2.6 Schreibvereinfachungen: with(), within() und transform() 192 7.3 Daten sortieren: sort(), order() und rank() 194 7.3.1 Sortieren eines Vektors 194 7.3.2 Sortieren von Matrizen und Datensatzen 196 7.4 Datensätze zusammenführen und teilen 200 7.4.1 Hinzufugen von Zeilen: rbind() 200 7.4.2 Hinzufugen von Spalten: cbind() 201 7.4.3 Zusammenfuhren mehrerer Datensatze: merge() 203 7.4.4 Aufteilen eines Datensatzes: split() 204 7.5 Übungsaufgaben 206 8. Schritt: Erstellung von Grafiken 207 8.1 Dosenfutter: Vorgefertigte Standardgrafiken 207 8.1.1 Das Balkendiagramm: barplot() 208 8.1.2 Das Box (and Whiskers) Plot 209 8.1.3 Das Histogramm und andere Dichteschatzer 210 8.1.4 Das Liniendi…

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