Diese Seite zeigt eine Übersicht über alle von mir erstellten Tutorials für R, die ich in meinem Blog veröffentlicht habe. Zu einigen Tutorials wird zusätzlich auch ein Datensatz zum Herunterladen und Nachrechnen angeboten. Bei fast allen Tutorials existiert zudem ein eingebettetes Kurzvideo, welches das Vorgehen zeigt.
Da am häufigsten lineare Regressionen für gerichtete Zusammenhänge und parametrische und nicht-parametrische Mittelwertvergleiche für Unterschiede gerechnet werden, haben diese Kategorien bisher auch die meisten Beiträge. Auch zu den Themen Datenaufbereitung, Datentransformation, Datenbereinigung, fehlende Werte, Skalenbildung und Reliabilitätsprüfung gibt es einige Tutorialartikel.
Diese Übersicht wird ständig erweitert und bildet keine abschließende Liste.
Diagramme in R
- Balkendiagramm in R erstellen
- Balkendiagramm für Gruppen in R erstellen
- Boxplot in R erstellen
- Kreisdiagramm in R erstellen
- Liniendiagramm in R erstellen
- Säulendiagramm in R erstellen
- Säulendiagramm für Gruppen in R erstellen
- Streudiagramm/Punktdiagramm in R erstellen
- Deskriptive Statistik in R
Generelles Arbeiten in R
- R installieren (Windows) und RStudio installieren
- Augenfreundliches Arbeiten mit R und RStudio
- Daten in R mit RStudio und dem Assistent importieren
- Daten in R importieren
- Farben in R, der „col“-Befehl
- Wide-Format zu Long-Fomat in R
- Long-Format zu Wide-Fomat in R
Skalen
- Items von Skalen in R rekodieren (inverse Kodierung vornehmen)
- Skalen aus Items in R bilden
- Cronbachs Alpha in R berechnen
Lineare Regression in R
- Einfache lineare Regression in R rechnen
- Multiple lineare Regression in R rechnen
- Residuen bei der Regression in R auf Normalverteilung testen
Korrelation in R
- Chi-Quadrat-Test in R rechnen – nominale/ordinale Variablen – ordinale/nominale Variablen
- Spearman-Korrelation in R rechnen (Rangkorrelationskoeffizient) – ordinale Variablen
- Kendall-Tau-Korrelationskoeffizient in R berechnen – ordinale Variablen
- Pearson-Korrelation in R rechnen (Bravais-Pearson) – metrische Variablen
Mittelwertvergleiche in R
- Einstichproben t-Test in R
- Einstichproben Wilcoxon-Test in R
- Levene-Test in R (Voraussetzung für t-Test für unabhängige Stichproben sowie ANOVA)
- t-Test für unabhängige Stichproben in R (gleiche Varianzen)
- Welch-Test in R (t-Test für unabhängige Stichproben mit ungleichen Varianzen)
- t-Test für abhängige Stichproben in R
- Einfaktorielle ANOVA (Varianzanalyse) in R
- Man-Whitney-U-Test / Wilcoxon-Test in R
- Kruskal-Wallis-Test in R
- Wilcoxon-Test für abhängige Stichproben in R
