Inhalte:
R-Basis
◦ R bzw. RStudio bedienen
◦ Skripte und Dokumentation erstellen
◦ Typen und Strukturen unterscheiden bzw. entsprechende Objekte erstellen
◦ effektive Hilfe finden
Deskriptive Statistik mit R
◦ Datenanalyseprozess üben
◦ typische Datensätze importieren, inspizieren und aufbereiten
◦ Lage-, Streu- und Relationsmaße berechnen
◦ R-base Grafiken erstellen (highlevel, lowlevel)
◦ grundlegende Kontrollstrukturen anwenden (for und if-then-else)
Hypothesentests mit R
◦ Zufallsdaten und minimale Beispiele generieren
◦ typische Hypothesentests in R anwenden

Lernziel:
Teilnehmende können einfache Datenanalysen mit R selbstständig durchführen.

Motivation:
Stark wachsende Datenmengen sind im wissenschaftlichen sowie im wirtschaftlichen Kontext eine wesentliche Auswirkung der Digitalisierung. Ob diese als Datenflut oder eher als Datenreichtum empfunden werden, hängt hauptsächlich damit zusammen, wie kompetent nützliche Erkenntnisse aus den Daten abgeleitet werden können. Die Veranstaltung ermöglicht es den Teilnehmenden wesentliche Grundkompetenzen zur selbstständigen Datenanalyse mit der freien, offenen und quasistandard Statistiksoftware R zu erlangen (vgl. TIOBE Index , RedMonk Ranking ).

Mit der Eintragung in die Veranstaltung werden die Teilnahmebedingungen des ZKK anerkannt:
https://www.uni-passau.de/zkk/veranstaltungen/teilnahmebedingungen/