230083 PR Einführung in die sozialwissenschaftliche Datenanalyse mit R (2016S)

Die freie und offene Statistiksoftware R hat sich in den letzten Jahren in vielen Wissenschaftsbereichen als Standard in der statistischen Analyse etabliert. Auch in den Sozialwissenschaften gewinnt R speziell im Bereich fortgeschrittener Methoden zunehmend an Popularität. R ist Open-Source, und damit frei und kostenlos verfügbar, sowie auch veränder- und erweiterbar. R ist modular aufgebaut und wird von NutzerInnen, die für Ihre eigenen Zwecke spezielle Funktionen und Pakete entwickeln und diese veröffentlichen, laufend weiterentwickelt. Den Möglichkeiten der statistischen und grafischen Analyse sind kaum Grenzen gesetzt.

Beim Einstieg in R stellt der, im Vergleich mit Statistikpaketen, die primär mit Maus und Menüs bedient werden, technischere, programmierartige Zugang oft eine entscheidende Hürde dar. Ist diese Hürde aber erst genommen, so erweist sich gerade die Eigenschaft, dass R eine Programmiersprache ist, als herausragender Vorteil. Mit etwas Übung ist die Datenarbeit und -analyse mit R weitaus flexibler und mächtiger als mit vergleichbaren Statistikpaketen. Für viele Aufgaben und Fragestellungen zur statistischen Analyse und zur grafischen Darstellung existieren Programmpakete, die Erstellung eigener maßgeschneiderter Funktionen erleichtert die Arbeit, und auch die direkte Einbindung von Programmcode und Analyseergebnissen in Textverarbeitungssysteme im Sinne der Reproduzierbarkeit der Ergebnisse ("reproducible research") ganz ohne copy&paste ist möglich. Dies alles macht R zum idealen Werkzeug für die sozialwissenschaftliche Datenanalyse.

Ziel dieser einführenden Lehrveranstaltung ist es, den TeilnehmerInnen beim Einstieg in die Arbeit mit R zu helfen, sie in die Lage zu versetzen, ihre statistischen sozialwissenschaftlichen Forschungsarbeiten mit dem offenen Statistikpaket R durchzuführen und dabei die Vorteile, die sich durch die Verwendung von R bieten, zu nützen.

Folgende Inhalte werden in der Lehrveranstaltung besprochen und durch praktische Anwendung und Übungen außerhalb der LV vertieft:
- Grundlagen zur Arbeit und Analyse mit R
- Arbeit mit Daten und Datensätzen
- Datenanalyse (uni-, bi-, multivariat, grafisch)
- Reproduzierbare Forschung und Aufbereitung der Ergebnisse für die Publikation

Die TeilnehmerInnen sollten bereits mit Statistiksoftware (z.B. SPSS) vertraut sein und Lehrveranstaltungen zu Statistik und (multivariaten) Analyseverfahren absolviert haben.