Grundlagen der Datenanalyse mit R: eine anwendungsorientierte Einführung
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Berlin
Springer Spektrum
[2020]
|
| Ausgabe: | 5. Auflage |
| Schriftenreihe: | Statistik und ihre Anwendungen
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis Klappentext |
| Beschreibung: | XXI, 763 Seiten Diagramme |
| ISBN: | 9783662617359 |
Internformat
MARC
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Datensatz im Suchindex
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Inhaltsverzeichnis 1 Erste Schritte. 1.1 Vorstellung. 1.1.1 Pro und Contra R. 1.1.2 Typografische Konventionen. 1.1.3 R installieren. 1.1.4 Grafische Benutzeroberflächen. 1.1.5 Weiterführende Informationsquellen und Literatur. 1.2 Grundlegende Elemente. 1.2.1 R Starten, beenden und die Konsole verwenden. 1.2.2 Einstellungen. 1.2.3 Umgang mit dem workspace. 1.2.4 Einfache Arithmetik. 1.2.5 Funktionen mit Argumenten aufrufen. 1.2.6 Hilfe-Funktionen . 1.2.7 Empfehlungen und typische Fehlerquellen. 1.3 Zusatzpakete verwenden. 1.3.1 Zusatzpakete
installieren. 1.3.2 Zusatzpakete laden. 1.3.3 Hinweise zum Arbeiten mit Zusatzpaketen. 1.4 Datenstrukturen: Klassen, Objekte, Datentypen. 1.4.1 Objekte benennen. 1.4.2 Zuweisungen an Objekte. 1.4.3 Objekte ausgeben. 1.4.4 Objekte anzeigen lassen, umbenennen und entfernen. 1.4.5 Datentypen. 1.4.6 Logische Werte, Operatoren und Verknüpfüngen. 1 1 1 3 4 5 6 7 7 12 13 15 17 18 18 20 20 21 22 23 25 25 26 27 28 29 IX
X 2 Inhaltsverzeichnis Elementare Dateneingabe und-Verarbeitung. 2.1 Vektoren. 2.1.1 Vektoren erzeugen. 2.1.2 Elemente auswählen und verändern. 2.1.3 Datentypen in Vektoren. 2.1.4 Elemente benennen. 2.1.5 Elemente löschen. 2.2 Logische Operatoren. 2.2.1 Vektoren mit logischen Operatoren vergleichen. 2.2.2 Logische Indexvektoren. 2.3 Mengen. 2.3.1 Doppelt auftretende Werte finden. 2.3.2 Mengenoperationen. 2.3.3 Kombinatorik. 2.4 Systematische und zufällige Wertefolgen erzeugen. 2.4.1 Numerische Sequenzen
erstellen. 2.4.2 Wertefolgen wiederholen. 2.4.3 Zufällig aus einer Urne ziehen. 2.4.4 Zufallszahlen aus bestimmten Verteilungen erzeugen. 2.5 Daten transformieren. 2.5.1 Werte sortieren. 2.5.2 Werte in zufällige Reihenfolge bringen. 2.5.3 Teilmengen von Daten auswählen. 2.5.4 Daten umrechnen. 2.5.5 Neue aus bestehenden Variablen bilden. 2.5.6 Werte ersetzen oder recodieren. 2.5.7 Kontinuierliche Variablen in Kategorien einteilen. 2.6 Gruppierungsfaktoren. 2.6.1 Ungeordnete Faktoren. 2.6.2 Faktoren kombinieren. 2.6.3 Faktorstufen nachträglich ändern. 2.6.4 Geordnete
Faktoren. 2.6.5 Reihenfolge von Faktorstufen kontrollieren. 2.6.6 Faktoren nach Muster erstellen. 2.6.7 Quantitative in kategoriale Variablen umwandeln. 2.7 Deskriptive Kennwerte numerischer Daten. 2.7.1 Summen, Differenzen und Produkte. 2.7.2 Extremwerte. 2.7.3 Mittelwert, Median und Modalwert. 2.7.4 Robuste Maße der zentralen Tendenz. 2.7.5 Prozentrang, Quartile und Quantile. 2.7.6 Varianz, Streuung, Schiefe und Wölbung. 33 33 33 35 37 38 39 39 39 42 44 44 45 46 49 49 51 51 52 53 54 55 55 56 59 59 61 62 62 64 66 68 69 71 72 73 74 75 76 77 78 79
Inhaltsverzeichnis 2.8 2.9 2.10 2.11 2.12 2.13 2.7.7 Diversitat kategorialer Daten. 2.7.8 Kovarianz und Korrelation. 2.7.9 Robuste Streuungsmaße und Kovarianzschätzer. 2.7.10 Kennwerte getrennt nach Gruppen berechnen. 2.7.11 Funktionen auf geordnete Paare von Werten anwenden. Matrizen. 2.8.1 Datentypen in Matrizen. 2.8.2 Dimensionierung, Zeilen und Spalten. 2.8.3 Elemente auswählen und verändern. 2.8.4 Weitere Wege, Elemente auszuwählen und zu verändern. 2.8.5 Matrizen verbinden. 2.8.6 Matrizen sortieren. 2.8.7 Randkennwerte berechnen. 2.8.8 Beliebige Funktionen auf Matrizen anwenden. 2.8.9 Matrix zeilen- oder spaltenweise mit Kennwerten verrechnen . 2.8.10 Kovarianz-und Korrelationsmatrizen. Arrays.
Listen. 2.10.1 Komponenten auswählen und verändern. 2.10.2 Komponenten hinzufügen und entfernen. 2.10.3 Listen mit mehreren Ebenen. Datensätze. 2.11.1 Datentypen in Datensätzen. 2.11.2 Elemente auswählen und verändern. 2.11.3 Namen von Variablen und Beobachtungen. 2.11.4 Datensätze in den Suchpfad einfügen. Häufigkeiten bestimmen. 2.12.1 Einfache Tabellen absoluter und relativer Häufigkeiten. 2.12.2 Iterationen zählen. 2.12.3 Absolute und (bedingte) relative relative Häufigkeiten in Kreuztabellen. 2.12.4 Randkennwerte von Kreuztabellen. 2.12.5 Datensätze aus Häufigkeitstabellen erstellen. 2.12.6 Kumulierte relative Häufigkeiten und Prozentrang. Fehlende Werte
behandeln. 2.13.1 Fehlende Werte codieren und identifizieren. 2.13.2 Fehlende Werte ersetzen und umcodieren. 2.13.3 Behandlung fehlender Werte bei der Berechnung einfacher Kennwerte. 2.13.4 Behandlung fehlender Werte in Matrizen. XI 80 81 83 84 86 86 87 88 90 92 93 94 95 95 96 97 99 100 101 104 105 106 109 109 111 112 113 113 115 116 118 119 120 121 121 123 124 124
XII 3 Inhaltsverzeichnis 2.13.5 Behandlung fehlender Werte beim Sortieren von Daten. 2.13.6 Behandlung fehlender Werte in inferenzstatistischen Tests. 2.13.7 Multiple Imputation. 2.14 Zeichenketten verarbeiten. 2.14.1 Objekte in Zeichenketten umwandeln. 2.14.2 Zeichenketten erstellen und ausgeben. 2.14.3 Zeichenketten manipulieren. 2.14.4 Zeichenfolgen finden. 2.14.5 Zeichenfolgen extrahieren. 2.14.6 Zeichenfolgen ersetzen. 2.14.7 Zeichenketten als Befehl ausführen. 2.15 Datum und Uhrzeit. 2.15.1 Datumsangaben erstellen und formatieren. 2.15.2 Uhrzeit. 2.15.3 Mit Damm und Uhrzeit rechnen. 127 127 127 128 128 129 132 133 135 136 137 138 138 139 141 Daten importieren, exportieren, aufbereiten und aggregieren. 3.1 Daten importieren und
exportieren. 3.1.1 Datentabellen im Textformat. 3.1.2 R-Objekte. 3.1.3 Daten mit anderen Programmen austauschen. 3.1.4 Daten in der Konsole einiesen. 3.1.5 Unstrukturierte Textdateien nutzen. 3.2 Dateien verwalten. 3.2.1 Dateien auswählen. 3.2.2 Dateipfade manipulieren. 3.2.3 Dateien verändern. 3.3 Datensätze aufbereiten undaggregieren. 3.3.1 Variablen umbenennen. 3.3.2 Teilmengen von Daten auswählen. 3.3.3 Variablen entfernen, hinzufügen und transformieren. 3.3.4 Doppelte und fehlende Werte behandeln. 3.3.5 Datensätze sortieren. 3.3.6 Datensätze
aufteilen. 3.3.7 Datensätze zeilen- oderspaltenweise verbinden. 3.3.8 Datensätze zusammenführen. 3.3.9 Organisationsform einfacher Datensätze ändern. 3.3.10 Organisationsform komplexer Datensätze ändern. 3.3.11 Daten getrennt nach Gruppen auswerten und aggregieren. 3.3.12 Funktionen auf Variablen anwenden. 3.3.13 Funktionen für mehrere Variablen anwenden. 145 145 145 148 149 155 156 158 158 159 160 161 161 162 164 165 167 168 169 170 174 176 180 183 185
Inhaltsverzeichnis XIII 3.4 Datensätze aufbereiten und aggregieren mit dplyr. 186 3.4.1 Besonderheiten. 187 3.4.2 Variablen umbenennen. 189 3.4.3 Teilmengen von Daten auswählen. 190 3.4.4 Variablen entfernen, hinzufügen und transformieren. 193 3.4.5 Doppelte und fehlende Werte behandeln. 195 3.4.6 Datensätze sortieren. 196 3.4.7 Datensätze zeilen- oder spaltenweise verbinden. 197 3.4.8 Datensätze zusammenführen. 197 3.4.9 Organisationsform komplexer Datensätze ändern. 200 3.4.10 Datensätze getrennt nach Gruppen auswerten und aggregieren. 202 3.4.11 Funktionen auf Gruppen von Variablen anwenden. 204 3.4.12 Häufigkeiten bestimmen. 208 4 Zuverlässige und reproduzierbare Datenauswertung. 4.1 Befehlssequenzen im Editor bearbeiten. 4.2 R-Dokumente und Notebooks erstellen. 4.2.1 Grundprinzip. 4.2.2
Arbeitsschritte. 4.2.3 Aufbau eines Quelldokuments. 4.2.4 Beispiel. 4.3 Datenqualität prüfen. 4.4 Reproduzierbare Auswertungen sicherstellen. 4.4.1 Potentielle Probleme und Maßnahmen. 4.4.2 Allgemeine Empfehlungen. 211 211 213 213 214 215 217 220 221 221 223 5 Hilfsmittel für die Inferenzstatistik. 5.1 Wichtige Begriffe inferenzstatistischer Tests. 5.2 Lineare Modelle formulieren. 5.3 Funktionen von Zufallsvariablen. 5.3.1 Dichtefunktion. 5.3.2 Verteilungsfunktion. 5.3.3 Quantilfunktion. 225 225 227 229 229 231 232 6 Lineare Regression. 6.1 Test des
Korrelationskoeffizienten. 6.2 Einfache lineare Regression. 6.2.1 Deskriptive Modellanpassung. 6.2.2 Regressionsanalyse. 6.3 Multiple lineare Regression. 6.3.1 Deskriptive Modellanpassung und Regressionsanalyse. 6.3.2 Modell verändern. 235 235 237 237 240 243 243 244
XIV 7 Inhaltsverzeichnis 6.3.3 Modelle vergleichen und auswählen. 6.3.4 Moderierte Regression. 6.4 Regressionsmodelle auf andere Daten anwenden. 6.5 Regressionsdiagnostik. 6.5.1 Extremwerte, Ausreißer und Einfluss. 6.5.2 Verteilungseigenschaften der Residuen. 6.5.3 Multikoüinearität. 6.6 Erweiterungen der linearen Regression. 6.6.1 Robuste Regression. 6.6.2 Penalisierte Regression. 6.6.3 Nichtlineare Zusammenhänge. 6.6.4 Abhängige Fehler bei Messwiederholung oder Clusterung. 6.6.5 Regressionsmodelle für mehrere Verteilungsparameter. 6.7 Partialkorrelation und Semipartialkorrelation. 245 249 252 254 254 257 261 264 264 265 268 269 269 270 f-Tests und Varianzanalysen. 7.1 Tests auf
Varianzhomogenität. 7.1.1 F-Test auf Varianzhomogenität für zwei Stichproben. 7.1.2 Levene-Test für mehr als zwei Stichproben. 7.1.3 Fligner-Killeen-Test für mehr als zwei Stichproben. 7.2 ř-Tests. 7.2.1 i-Test für eine Stichprobe. 7.2.2 i-Test für zwei unabhängige Stichproben. 7.2.3 f-Test für zwei abhängige Stichproben. 7.3 Einfaktorielle Varianzanalyse (CR-p). . 7.3.1 Auswertung mit oneway, test (). 7.3.2 Auswertung mit aov ( ). 7.3.3 Auswertung mit anova ( ) . 7.3.4 Effektstärke schätzen. 7.3.5 Voraussetzungen grafisch prüfen. 7.3.6 Einzelvergleiche (Kontraste). 7.4 Einfaktorielle Varianzanalyse mit abhängigen Gruppen (RB-p). 7.4.1 Univariat formuliert auswerten und Effektstärke
schätzen. 7.4.2 Zirkularität der Kovarianzmatrix prüfen. 7.4.3 Multivariat formuliert auswerten mit Anova ( ). 7.4.4 Multivariat formuliert auswerten mit anova ( ). 7.4.5 Einzelvergleiche und alternative Auswertungsmöglichkeiten. 7.5 Zweifaktorielle Varianzanalyse (CRF-pg). 7.5.1 Auswertung und Schätzung der Effektstärke. 7.5.2 Quadratsummen vom Typ I, II und III. 7.5.3 Bedingte Haupteffekte testen. 7.5.4 Beliebige а-priori Kontraste. 273 273 273 275 276 276 276 278 280 281 282 283 285 286 286 288 295 296 299 300 301 302 303 303 306 311 312
Inhaltsverzeichnis 7.6 7.7 7.8 7.9 8 7.5.5 Beliebige post-hoc Kontraste nach Scheffé. 7.5.6 Marginale Paarvergleiche nach Tukey. Zweifaktorielle Varianzanalyse mit zwei Intra-Gruppen Faktoren (KBF-pq). 7.6.1 Univariat formuliert auswerten und Effektstärke schätzen. 7.6.2 Zirkularität der Kovarianzmatrizen prüfen. 7.6.3 Multivariat formuliert auswerten. 7.6.4 Einzelvergleiche (Kontraste). Zweifaktorielle Varianzanalyse mit Split-Plot-Design (SPF-¿ ■ q). 7.7.1 Univariat formuliert auswerten und Effektstärke schätzen. 7.7.2 Voraussetzungen und Prüfen der Zirkularität. 7.7.3 Multivariat formuliert auswerten. 7.7.4 Einzelvergleiche (Kontraste). 7.7.5 Erweiterung auf dreifaktorielles SPF-p · qr Design. 7.7.6 Erweiterung auf dreifaktorielles SPF-pq · r Design. Kovarianzanalyse. 7.8.1 Test der Effekte von Gruppenzugehörigkeit und Kovariate. 7.8.2 Beliebige а-priori Kontraste. 7.8.3 Beliebige post-hoc
Kontraste nach Scheffé. Power, Effektstärke und notwendige Stichprobengröße. 7.9.1 Binomialtest. 7.9.2 r-Test. 7.9.3 Einfaktorielle Varianzanalyse. Regressionsmodelle für kategoriale Daten und Zähldaten. 8.1 Logistische Regression. 8.1.1 Modell für dichotome Daten anpassen. 8.1.2 Modell für binomiale Daten anpassen. 8.1.3 Anpassungsgüte. 8.1.4 Vorhersage, Klassifikation, Kalibrierung und Anwendung auf neue Daten. 8.1.5 Signifikanztests für Parameter und Modell. 8.1.6 Andere Link-Funktionen. 8.1.7 Mögliche Probleme bei der Modellanpassung. 8.2 Ordinale Regression. 8.2.1 Modellanpassung. 8.2.2
Anpassungsgüte. 8.2.3 Signifikanztests für Parameter und Modell. 8.2.4 Vorhersage, Klassifikation und Anwendung auf neue Daten. XV 316 317 318 318 322 323 324 325 325 328 329 330 331 333 334 334 340 342 342 343 345 348 351 352 352 355 356 358 361 363 364 365 366 368 369 370
XVI Inhaltsverzeichnis 8.3 Multinomiale Regression. 8.3.1 Modellanpassung. 8.3.2 Anpassungsgüte. 8.3.3 Signifikanztests für Parameter und Modell. 8.3.4 Vorhersage, Klassifikation und Anwendung auf neue Daten. Regression für Zähldaten. 8.4.1 Poisson-Regression. 8.4.2 Ereignisraten analysieren. 8.4.3 Adjustierte Poisson-Regression und negative Binomial-Regression. 8.4.4 Zero-inflated Poisson-Regression. 8.4.5 Zero-truncated Poisson-Regression. Log-lineare Modelle. 8.5.1 Modell. 8.5.2 Modellanpassung mit loglm ( ). 8.5.3 Modellanpassung mit glm ( ) . 371 373 374 374
376 377 377 379 Survival-Analyse. 9.1 Verteilung von Ereigniszeiten. 9.2 Zensierte und gestutzte Ereigniszeiten. 9.2.1 Zeitlich konstante Prädiktoren. 9.2.2 Daten in Zählprozess-Darstellung. 9.3 Kaplan-Meier-Analyse. 9.3.1 Survival-Funktion schätzen. 9.3.2 Survival, kumulative Inzidenz und kumulatives hazard darstellen. 9.3.3 Log-Rank-Test auf gleiche Survival-Funktionen. 9.4 Cox proportional hazards Modell. 9.4.1 Anpassungsgüte und Modelltests. 9.4.2 Survival-Funktion, baseline hazard und kumulatives hazard schätzen. 9.4.3 Modelldiagnostik. 9.4.4 Vorhersage und Anwendung auf neue Daten. 9.4.5 Erweiterungen des Cox PH-
Modells. 9.5 Parametrische proportional hazards Modelle. 9.5.1 Darstellung über die Hazard-Funktion. 9.5.2 Darstellung als accelerated failure time Modell. 9.5.3 Anpassung und Modelltests. 9.5.4 Survival-Funktion schätzen. 393 393 394 395 397 401 401 8.4 8.5 9 380 382 384 385 385 387 389 403 403 405 408 409 411 415 416 416 417 418 418 420
Inhaltsverzeichnis XVII 10 Klassische nonparametrische Methoden. 10.1 Anpassungstests. 10.1.1 Binomialtest. 10.1.2 Test auf Zufälligkeit (Runs-Test). 10.1.3 Kolmogorov-Smimov-Anpassungstest. 10.1.4 χ 2֊Test auf eine feste Verteilung. 10.1.5 χ 2-Test auf eine Verteilungsklasse. 10.2 Analyse von gemeinsamen Häufigkeiten kategorialer Variablen. 10.2.1 x2-Test auf Unabhängigkeit. 10.2.2 x2-Test auf Gleichheit von Verteilungen. 10.2.3 /2-Test für mehrere Auftretens Wahrscheinlichkeiten. 10.2.4 Fishers exakter Test auf Unabhängigkeit. 10.2.5 Fishers exakter Test auf Gleichheit von Verteilungen. 10.2.6 Kennwerte von (2 x 2)-Konfusionsmatrizen. 10.2.7 ROC-Kurve und AUC. 10.3 Maße für Zusammenhang und Übereinstimmung. 10.3.1 Zusammenhang stetiger ordinaler Variablen: Spearmans p und Kendalls τ. 10.3.2 Zusammenhang kategorialer Variablen: փ Cramers V,
Kontingenzkoeffizient. 10.3.3 Inter-Rater-Übereinstimmung. 10.4 Tests auf gleiche Variabilität. 10.4.1 Mood-Test. 10.4.2 Ansari-Bradley-Test. 10.5 Tests auf Übereinstimmung von Verteilungen. 10.5.1 Kolmogorov-Smimov-Test für zwei Stichproben. 10.5.2 Vorzeichen-Test. 10.5.3 Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test für eine Stichprobe. 10.5.4 Wilcoxon-Rangsummen-Test / Mann-Whitney-t/-Test für zwei unabhängige Stichproben. 10.5.5 Wilcoxon-Test für zwei abhängige Stichproben. 10.5.6 Kruskal-Wallis-#-Test für unabhängige Stichproben. 10.5.7 Friedman-Rangsummen-Test für abhängige Stichproben. 10.5.8 Cochran-ß-Test für abhängige Stichproben. 10.5.9 Bowker-Test für zwei abhängige Stichproben. 10.5.10 McNemar-Test für zwei abhängige Stichproben. 10.5.11 Stuart-Maxwell-Test für zwei abhängige Stichproben. 423 423 424 426 428 430 432 433 433 435 436 437 438 439 442 444 444 446 448 457 458 459 460 460 462 463 465 466 467 469 471 472
474 475 11 Resampling-Verfahren. 477 11.1 Nonparametrisches Bootstrapping. 477 11.1.1 Replikationen erstellen. 478 11.1.2 Bootstrap-Vertrauensintervalle für μ. 481 11.1.3 Bootstrap- Vertrauensintervalle für μ% — μ i. 484
XVIII Inhaltsverzeichnis 11Л .4 Lineare Modelle: case resampling. 485 11Л. 5 Lineare Modelle : model-based resampling. 487 11Л .6 Lineare Modelle: wild bootstrap. 489 11.2 Parametrisches Bootstrapping. 490 11.2.1 Bootstrap-Vertrauensintervalle für μ2 — μ\. 490 11.2.2 Verallgemeinerte lineare Modelle. 492 11.3 Permutationstests. 493 11.3.1 Test auf gleiche Lageparameter in unabhängigen Stichproben. 494 11.3.2 Test auf gleiche Lageparameter in abhängigenStichproben. 497 11.3.3 Test auf Unabhängigkeit von zwei Variablen. 498 12 Multivariate Verfahren. 12.1 Lineare Algebra. 12.1.1 Matrix-Algebra. 12.1.2 Lineare Gleichungssysteme lösen. 12.1.3 Norm und Abstand von Vektoren und Matrizen. 12.1.4 Mahalanobistransformation und Mahalanobisdistanz. 12.1.5
Kennwerte von Matrizen. 12.1.6 Zerlegungen von Matrizen. 12.1.7 Orthogonale Projektion. 12.2 Hauptkomponentenanalyse. 12.2.1 Berechnung. 12.2.2 Dimensionsreduktion. 12.3 Faktorenanalyse. 12.4 Multidimensionale Skalierung. 12.5 Multivariate multiple Regression. 12.6 Hotellings T2. 12.6.1 Test für eine Stichprobe. 12.6.2 Test für zwei unabhängige Stichproben. 12.6.3 Test für zwei abhängige Stichproben. 12.6.4 Univariate Varianzanalyse mit abhängigen Gruppen (RB-p) . 12.7 Multivariate Varianzanalyse (MANOVA). 12.7.1 Einfaktorielle MANOVA. 12.7.2 Zweifaktorielle
MANOVA. 12.8 Diskriminanzanalyse. 12.9 Das allgemeine lineare Modell. 12.9.1 Modell der multiplen linearen Regression. 12.9.2 Modell der einfaktoriellen Varianzanalyse. 12.9.3 Modell der zweifaktoriellen Varianzanalyse. 12.9.4 Parameterschätzungen, Vorhersage und Residuen. 12.9.5 Hypothesen über parametrische Funktionen testen. 12.9.6 Lineare Hypothesen als Modellvergleiche formulieren. 501 501 502 505 506 507 509 512 514 517 518 521 524 530 533 534 534 536 538 538 539 539 540 541 546 546 548 554 559 560 561
XIX Inhaltsverzeichnis 12.9.7 12.9.8 12.9.9 12.9.10 Lineare Hypothesen testen. Beispiel: Multivariate multiple Regression. Beispiel: Einfaktorielle MANOVA. Beispiel: Zweifaktorielle MANOVA. 566 569 571 575 13 Vorhersagegüte prädiktiver Modelle. 13.1 Kreuzvalidierung linearer Regressionsmodelle. 13.1.1 fc-fache Kreuzvalidierung. 13.1.2 Leave-One-Out Kreuzvalidierung. 13.2 Kreuzvalidierung verallgemeinerter linearer Modelle. 13.3 Bootstrap-Vorhersagefehler. 579 580 580 582 583 584 14 Diagramme erstellen. 14.1 Grafik-Devices. 14.1.1 Aufbau und Verwaltung von Grafik-Devices. 14.1.2 Grafiken speichern. 14.2 Streu- und Liniendiagramme. 14.2.1 Streudiagramme mit plot(). 14.2.2 Datenpunkte eines Streudiagramms
identifizieren. 14.2.3 Streudiagramme mit matplot ( ). 14.3 Diagramme formatieren. 14.3.1 Grafikelemente formatieren. 14.3.2 Farben spezifizieren. 14.3.3 Achsen formatieren. 14.4 Säulen-und Punktdiagramme. 14.4.1 Einfache Säulendiagramme. 14.4.2 Gruppierte und gestapelte Säulendiagramme. 14.4.3 Dotchart. 14.5 Elemente einem bestehenden Diagramm hinzufügen. 14.5.1 Koordinaten in einem Diagramm identifizieren. 14.5.2 In beliebige Diagrammbereiche zeichnen. 14.5.3 Punkte. 14.5.4 Linien. 14.5.5 Polygone. 14.5.6 Funktionsgraphen. 14.5.7 Text und mathematische Formeln. 14.5.8
Achsen. 14.5.9 Fehlerbalken. 14.5.10 Rastergrafiken. 14.6 Verteilungsdiagramme. 14.6.1 Histogramm und Schätzung der Dichtefunktion. 14.6.2 Stamm-Blatt-Diagramm. 14.6.3 Boxplot. 587 587 587 589 590 591 592 592 594 594 598 600 601 601 602 605 607 607 608 610 610 613 617 617 620 621 624 627 627 629 630
XX Inhaltsverzeichnis 14.6.4 Stripchart. 632 14.6.5 Quantil-Quantil-Diagramm. 634 14.6.6 Empirische kumulierte Häufigkeitsverteilung. 636 14.6.7 Kreisdiagramm. 636 14.6.8 Gemeinsame Verteilung zweier Variablen. 638 14.7 Multivariate Daten visualisieren. 641 14.7.1 Höhenlinien und variable Datenpunktsymbole. 642 14.7.2 Dreidimensionale Gitter und Streudiagrammme. 645 14.7.3 Matrix aus Streudiagrammen. 646 14.7.4 Heatmap. 648 14.8 Mehrere Diagramme in einem Grafik-Device darstellen. 650 14.8.1 layout (). 650 14.8.2 par (mfrow, mfcol, fig). 653 14.8.3 split. screen ( ). 654 15 Diagramme mit ggplot2. . 15.1 Grundprinzip. 15.1.1
Grundschicht. 15.1.2 Diagramme speichern. 15.2 Diagrammtypen. 15.2.1 Punkt-, Streu-und Liniendiagramme. 15.2.2 Säulendiagramm. 15.2.3 Histogramm. 15.2.4 Boxplot. 15.2.5 Quantil-Quantil-Diagramm. 15.3 Bedingte Diagramme in Panels darstellen. 15.4 Diagrammelemente hinzufügen. 15.5 Diagramme formatieren. 15.5.1 Elementposition kontrollieren. 15.5.2 Achsen anpassen. 15.5.3 Legende ändern. 15.5.4 Farben, Datenpunktsymbole und Linientypen. 15.5.5 Aussehen im Detail verändern. 657 658 658 659 660 661 661 663 664 665 667 668 672 672 673 676 677 679 16 Numerische
Methoden. 16.1 Daten interpolieren und glätten. 16.1.1 Lineare Interpolation. 16.1.2 Splines. 16.1.3 LOESS-Glätter. 16.1.4 Nonparametrische Kemdichteschätzer. 16.2 Nullstellen finden. 683 683 684 684 687 687 688
Inhaltsverzeichnis XXI 16.3 Integrieren und differenzieren. 16.3.1 Numerisch integrieren. 16.3.2 Numerisch differenzieren. 16.4 Numerisch optimieren. 16.4.1 Maximum-Likelihood-Parameterschätzung. 16.4.2 Allgemeine Optimierung. 690 690 691 694 694 695 17 R als Programmiersprache. 17.1 Kontrollstrukturen. 17.1.1 Fallunterscheidungen. 17.1.2 Schleifen. 17.2 Funktionsaufrufe ohne Schleifen wiederholen. 17.3 Eigene Funktionen erstellen. 17.3.1 Funktionskopf. 17.3.2 Funktionsrumpf. 17.3.3 Fehler behandeln. 17.3.4 Rückgabewert und Funktionsende. 17.3.5 Eigene Funktionen
verwenden. 17.3.6 Generische Funktionen. 17.4 Funktionen analysieren. 17.4.1 Quelltext fremder Funktionen begutachten. 17.4.2 Funktionen zur Laufzeit untersuchen. 17.5 Effizienz von Auswertungen steigern. 17.5.1 Grundlegende Empfehlungen. 17.5.2 Auswertungen parallelisieren. 699 699 699 702 705 706 706 707 708 710 711 711 713 713 715 718 718 720 Literaturverzeichnis. 725 Stichwortverzeichnis. 737 R-Funktionen, Klassen und Schlüsselwörter. 749 Zusatzpakete 761
Grundlagen der Datenanalyse mit R Dieses Buch liefert eine anwendungsorientierte Einführung in die Datenauswertung mit der freien Statistikumgebung R. Es behandelt deskriptive Auswertungen ebenso umfassend wie inferenzstatistische Analysen. Neben klassischen univariaten Verfahren berücksichtigt das Buch nonparametrische Tests, Resampling-Methoden und multivariate Statistik. Zudem deckt es die vielfältigen Möglichkeiten ab, Daten aufzubereiten und Diagramme zu erstellen. Die statistischen Verfahren werden anhand von Beispielen erläutert und an vielen Stellen mit Diagrammen illustriert. Das Buch richtet sich an alle, die R kennenlernen und in konkreten Aufgabenstel lungen einsetzen möchten, ohne bereits über Vorerfahrungen mit befehlsgesteuerten Programmen oder Programmiersprachen zu verfügen. Für die fünfte Auflage wurde das Buch vollständig aktualisiert: Es bezieht sich nun auf die Version 4.0.0 von R, auch die Auswahl und Darstellung verwendeter Zusatzpake te wurde der dynamischen Entwicklung angepasst. Außerdem wurde insbesondere der Abschnitt zur Datenaufbereitung überarbeitet: Zur stärkeren Ausrichtung auf Data-Science-Anwendungen stellt er nun ausführlich das Paket dplyrvor, enthält eine erweiterte Darstellung von R-Markdown-Dokumenten und bespricht Hinweise zur Reproduzierbarkeit von Auswertungen. Der Autor PD Dr. Daniel Wollschläger Lehrte viele Jahre am Institut für Psychologie der ChristianAlb rechts-Universität zu Kiel und ist nun am Institut für Medizinische Biometrie, Epidemiologie und Informatik der Universitätsmedizin der Johannes GutenbergUniversität Mainz
tätig. |
| adam_txt |
Inhaltsverzeichnis 1 Erste Schritte. 1.1 Vorstellung. 1.1.1 Pro und Contra R. 1.1.2 Typografische Konventionen. 1.1.3 R installieren. 1.1.4 Grafische Benutzeroberflächen. 1.1.5 Weiterführende Informationsquellen und Literatur. 1.2 Grundlegende Elemente. 1.2.1 R Starten, beenden und die Konsole verwenden. 1.2.2 Einstellungen. 1.2.3 Umgang mit dem workspace. 1.2.4 Einfache Arithmetik. 1.2.5 Funktionen mit Argumenten aufrufen. 1.2.6 Hilfe-Funktionen . 1.2.7 Empfehlungen und typische Fehlerquellen. 1.3 Zusatzpakete verwenden. 1.3.1 Zusatzpakete
installieren. 1.3.2 Zusatzpakete laden. 1.3.3 Hinweise zum Arbeiten mit Zusatzpaketen. 1.4 Datenstrukturen: Klassen, Objekte, Datentypen. 1.4.1 Objekte benennen. 1.4.2 Zuweisungen an Objekte. 1.4.3 Objekte ausgeben. 1.4.4 Objekte anzeigen lassen, umbenennen und entfernen. 1.4.5 Datentypen. 1.4.6 Logische Werte, Operatoren und Verknüpfüngen. 1 1 1 3 4 5 6 7 7 12 13 15 17 18 18 20 20 21 22 23 25 25 26 27 28 29 IX
X 2 Inhaltsverzeichnis Elementare Dateneingabe und-Verarbeitung. 2.1 Vektoren. 2.1.1 Vektoren erzeugen. 2.1.2 Elemente auswählen und verändern. 2.1.3 Datentypen in Vektoren. 2.1.4 Elemente benennen. 2.1.5 Elemente löschen. 2.2 Logische Operatoren. 2.2.1 Vektoren mit logischen Operatoren vergleichen. 2.2.2 Logische Indexvektoren. 2.3 Mengen. 2.3.1 Doppelt auftretende Werte finden. 2.3.2 Mengenoperationen. 2.3.3 Kombinatorik. 2.4 Systematische und zufällige Wertefolgen erzeugen. 2.4.1 Numerische Sequenzen
erstellen. 2.4.2 Wertefolgen wiederholen. 2.4.3 Zufällig aus einer Urne ziehen. 2.4.4 Zufallszahlen aus bestimmten Verteilungen erzeugen. 2.5 Daten transformieren. 2.5.1 Werte sortieren. 2.5.2 Werte in zufällige Reihenfolge bringen. 2.5.3 Teilmengen von Daten auswählen. 2.5.4 Daten umrechnen. 2.5.5 Neue aus bestehenden Variablen bilden. 2.5.6 Werte ersetzen oder recodieren. 2.5.7 Kontinuierliche Variablen in Kategorien einteilen. 2.6 Gruppierungsfaktoren. 2.6.1 Ungeordnete Faktoren. 2.6.2 Faktoren kombinieren. 2.6.3 Faktorstufen nachträglich ändern. 2.6.4 Geordnete
Faktoren. 2.6.5 Reihenfolge von Faktorstufen kontrollieren. 2.6.6 Faktoren nach Muster erstellen. 2.6.7 Quantitative in kategoriale Variablen umwandeln. 2.7 Deskriptive Kennwerte numerischer Daten. 2.7.1 Summen, Differenzen und Produkte. 2.7.2 Extremwerte. 2.7.3 Mittelwert, Median und Modalwert. 2.7.4 Robuste Maße der zentralen Tendenz. 2.7.5 Prozentrang, Quartile und Quantile. 2.7.6 Varianz, Streuung, Schiefe und Wölbung. 33 33 33 35 37 38 39 39 39 42 44 44 45 46 49 49 51 51 52 53 54 55 55 56 59 59 61 62 62 64 66 68 69 71 72 73 74 75 76 77 78 79
Inhaltsverzeichnis 2.8 2.9 2.10 2.11 2.12 2.13 2.7.7 Diversitat kategorialer Daten. 2.7.8 Kovarianz und Korrelation. 2.7.9 Robuste Streuungsmaße und Kovarianzschätzer. 2.7.10 Kennwerte getrennt nach Gruppen berechnen. 2.7.11 Funktionen auf geordnete Paare von Werten anwenden. Matrizen. 2.8.1 Datentypen in Matrizen. 2.8.2 Dimensionierung, Zeilen und Spalten. 2.8.3 Elemente auswählen und verändern. 2.8.4 Weitere Wege, Elemente auszuwählen und zu verändern. 2.8.5 Matrizen verbinden. 2.8.6 Matrizen sortieren. 2.8.7 Randkennwerte berechnen. 2.8.8 Beliebige Funktionen auf Matrizen anwenden. 2.8.9 Matrix zeilen- oder spaltenweise mit Kennwerten verrechnen . 2.8.10 Kovarianz-und Korrelationsmatrizen. Arrays.
Listen. 2.10.1 Komponenten auswählen und verändern. 2.10.2 Komponenten hinzufügen und entfernen. 2.10.3 Listen mit mehreren Ebenen. Datensätze. 2.11.1 Datentypen in Datensätzen. 2.11.2 Elemente auswählen und verändern. 2.11.3 Namen von Variablen und Beobachtungen. 2.11.4 Datensätze in den Suchpfad einfügen. Häufigkeiten bestimmen. 2.12.1 Einfache Tabellen absoluter und relativer Häufigkeiten. 2.12.2 Iterationen zählen. 2.12.3 Absolute und (bedingte) relative relative Häufigkeiten in Kreuztabellen. 2.12.4 Randkennwerte von Kreuztabellen. 2.12.5 Datensätze aus Häufigkeitstabellen erstellen. 2.12.6 Kumulierte relative Häufigkeiten und Prozentrang. Fehlende Werte
behandeln. 2.13.1 Fehlende Werte codieren und identifizieren. 2.13.2 Fehlende Werte ersetzen und umcodieren. 2.13.3 Behandlung fehlender Werte bei der Berechnung einfacher Kennwerte. 2.13.4 Behandlung fehlender Werte in Matrizen. XI 80 81 83 84 86 86 87 88 90 92 93 94 95 95 96 97 99 100 101 104 105 106 109 109 111 112 113 113 115 116 118 119 120 121 121 123 124 124
XII 3 Inhaltsverzeichnis 2.13.5 Behandlung fehlender Werte beim Sortieren von Daten. 2.13.6 Behandlung fehlender Werte in inferenzstatistischen Tests. 2.13.7 Multiple Imputation. 2.14 Zeichenketten verarbeiten. 2.14.1 Objekte in Zeichenketten umwandeln. 2.14.2 Zeichenketten erstellen und ausgeben. 2.14.3 Zeichenketten manipulieren. 2.14.4 Zeichenfolgen finden. 2.14.5 Zeichenfolgen extrahieren. 2.14.6 Zeichenfolgen ersetzen. 2.14.7 Zeichenketten als Befehl ausführen. 2.15 Datum und Uhrzeit. 2.15.1 Datumsangaben erstellen und formatieren. 2.15.2 Uhrzeit. 2.15.3 Mit Damm und Uhrzeit rechnen. 127 127 127 128 128 129 132 133 135 136 137 138 138 139 141 Daten importieren, exportieren, aufbereiten und aggregieren. 3.1 Daten importieren und
exportieren. 3.1.1 Datentabellen im Textformat. 3.1.2 R-Objekte. 3.1.3 Daten mit anderen Programmen austauschen. 3.1.4 Daten in der Konsole einiesen. 3.1.5 Unstrukturierte Textdateien nutzen. 3.2 Dateien verwalten. 3.2.1 Dateien auswählen. 3.2.2 Dateipfade manipulieren. 3.2.3 Dateien verändern. 3.3 Datensätze aufbereiten undaggregieren. 3.3.1 Variablen umbenennen. 3.3.2 Teilmengen von Daten auswählen. 3.3.3 Variablen entfernen, hinzufügen und transformieren. 3.3.4 Doppelte und fehlende Werte behandeln. 3.3.5 Datensätze sortieren. 3.3.6 Datensätze
aufteilen. 3.3.7 Datensätze zeilen- oderspaltenweise verbinden. 3.3.8 Datensätze zusammenführen. 3.3.9 Organisationsform einfacher Datensätze ändern. 3.3.10 Organisationsform komplexer Datensätze ändern. 3.3.11 Daten getrennt nach Gruppen auswerten und aggregieren. 3.3.12 Funktionen auf Variablen anwenden. 3.3.13 Funktionen für mehrere Variablen anwenden. 145 145 145 148 149 155 156 158 158 159 160 161 161 162 164 165 167 168 169 170 174 176 180 183 185
Inhaltsverzeichnis XIII 3.4 Datensätze aufbereiten und aggregieren mit dplyr. 186 3.4.1 Besonderheiten. 187 3.4.2 Variablen umbenennen. 189 3.4.3 Teilmengen von Daten auswählen. 190 3.4.4 Variablen entfernen, hinzufügen und transformieren. 193 3.4.5 Doppelte und fehlende Werte behandeln. 195 3.4.6 Datensätze sortieren. 196 3.4.7 Datensätze zeilen- oder spaltenweise verbinden. 197 3.4.8 Datensätze zusammenführen. 197 3.4.9 Organisationsform komplexer Datensätze ändern. 200 3.4.10 Datensätze getrennt nach Gruppen auswerten und aggregieren. 202 3.4.11 Funktionen auf Gruppen von Variablen anwenden. 204 3.4.12 Häufigkeiten bestimmen. 208 4 Zuverlässige und reproduzierbare Datenauswertung. 4.1 Befehlssequenzen im Editor bearbeiten. 4.2 R-Dokumente und Notebooks erstellen. 4.2.1 Grundprinzip. 4.2.2
Arbeitsschritte. 4.2.3 Aufbau eines Quelldokuments. 4.2.4 Beispiel. 4.3 Datenqualität prüfen. 4.4 Reproduzierbare Auswertungen sicherstellen. 4.4.1 Potentielle Probleme und Maßnahmen. 4.4.2 Allgemeine Empfehlungen. 211 211 213 213 214 215 217 220 221 221 223 5 Hilfsmittel für die Inferenzstatistik. 5.1 Wichtige Begriffe inferenzstatistischer Tests. 5.2 Lineare Modelle formulieren. 5.3 Funktionen von Zufallsvariablen. 5.3.1 Dichtefunktion. 5.3.2 Verteilungsfunktion. 5.3.3 Quantilfunktion. 225 225 227 229 229 231 232 6 Lineare Regression. 6.1 Test des
Korrelationskoeffizienten. 6.2 Einfache lineare Regression. 6.2.1 Deskriptive Modellanpassung. 6.2.2 Regressionsanalyse. 6.3 Multiple lineare Regression. 6.3.1 Deskriptive Modellanpassung und Regressionsanalyse. 6.3.2 Modell verändern. 235 235 237 237 240 243 243 244
XIV 7 Inhaltsverzeichnis 6.3.3 Modelle vergleichen und auswählen. 6.3.4 Moderierte Regression. 6.4 Regressionsmodelle auf andere Daten anwenden. 6.5 Regressionsdiagnostik. 6.5.1 Extremwerte, Ausreißer und Einfluss. 6.5.2 Verteilungseigenschaften der Residuen. 6.5.3 Multikoüinearität. 6.6 Erweiterungen der linearen Regression. 6.6.1 Robuste Regression. 6.6.2 Penalisierte Regression. 6.6.3 Nichtlineare Zusammenhänge. 6.6.4 Abhängige Fehler bei Messwiederholung oder Clusterung. 6.6.5 Regressionsmodelle für mehrere Verteilungsparameter. 6.7 Partialkorrelation und Semipartialkorrelation. 245 249 252 254 254 257 261 264 264 265 268 269 269 270 f-Tests und Varianzanalysen. 7.1 Tests auf
Varianzhomogenität. 7.1.1 F-Test auf Varianzhomogenität für zwei Stichproben. 7.1.2 Levene-Test für mehr als zwei Stichproben. 7.1.3 Fligner-Killeen-Test für mehr als zwei Stichproben. 7.2 ř-Tests. 7.2.1 i-Test für eine Stichprobe. 7.2.2 i-Test für zwei unabhängige Stichproben. 7.2.3 f-Test für zwei abhängige Stichproben. 7.3 Einfaktorielle Varianzanalyse (CR-p). . 7.3.1 Auswertung mit oneway, test (). 7.3.2 Auswertung mit aov ( ). 7.3.3 Auswertung mit anova ( ) . 7.3.4 Effektstärke schätzen. 7.3.5 Voraussetzungen grafisch prüfen. 7.3.6 Einzelvergleiche (Kontraste). 7.4 Einfaktorielle Varianzanalyse mit abhängigen Gruppen (RB-p). 7.4.1 Univariat formuliert auswerten und Effektstärke
schätzen. 7.4.2 Zirkularität der Kovarianzmatrix prüfen. 7.4.3 Multivariat formuliert auswerten mit Anova ( ). 7.4.4 Multivariat formuliert auswerten mit anova ( ). 7.4.5 Einzelvergleiche und alternative Auswertungsmöglichkeiten. 7.5 Zweifaktorielle Varianzanalyse (CRF-pg). 7.5.1 Auswertung und Schätzung der Effektstärke. 7.5.2 Quadratsummen vom Typ I, II und III. 7.5.3 Bedingte Haupteffekte testen. 7.5.4 Beliebige а-priori Kontraste. 273 273 273 275 276 276 276 278 280 281 282 283 285 286 286 288 295 296 299 300 301 302 303 303 306 311 312
Inhaltsverzeichnis 7.6 7.7 7.8 7.9 8 7.5.5 Beliebige post-hoc Kontraste nach Scheffé. 7.5.6 Marginale Paarvergleiche nach Tukey. Zweifaktorielle Varianzanalyse mit zwei Intra-Gruppen Faktoren (KBF-pq). 7.6.1 Univariat formuliert auswerten und Effektstärke schätzen. 7.6.2 Zirkularität der Kovarianzmatrizen prüfen. 7.6.3 Multivariat formuliert auswerten. 7.6.4 Einzelvergleiche (Kontraste). Zweifaktorielle Varianzanalyse mit Split-Plot-Design (SPF-¿ ■ q). 7.7.1 Univariat formuliert auswerten und Effektstärke schätzen. 7.7.2 Voraussetzungen und Prüfen der Zirkularität. 7.7.3 Multivariat formuliert auswerten. 7.7.4 Einzelvergleiche (Kontraste). 7.7.5 Erweiterung auf dreifaktorielles SPF-p · qr Design. 7.7.6 Erweiterung auf dreifaktorielles SPF-pq · r Design. Kovarianzanalyse. 7.8.1 Test der Effekte von Gruppenzugehörigkeit und Kovariate. 7.8.2 Beliebige а-priori Kontraste. 7.8.3 Beliebige post-hoc
Kontraste nach Scheffé. Power, Effektstärke und notwendige Stichprobengröße. 7.9.1 Binomialtest. 7.9.2 r-Test. 7.9.3 Einfaktorielle Varianzanalyse. Regressionsmodelle für kategoriale Daten und Zähldaten. 8.1 Logistische Regression. 8.1.1 Modell für dichotome Daten anpassen. 8.1.2 Modell für binomiale Daten anpassen. 8.1.3 Anpassungsgüte. 8.1.4 Vorhersage, Klassifikation, Kalibrierung und Anwendung auf neue Daten. 8.1.5 Signifikanztests für Parameter und Modell. 8.1.6 Andere Link-Funktionen. 8.1.7 Mögliche Probleme bei der Modellanpassung. 8.2 Ordinale Regression. 8.2.1 Modellanpassung. 8.2.2
Anpassungsgüte. 8.2.3 Signifikanztests für Parameter und Modell. 8.2.4 Vorhersage, Klassifikation und Anwendung auf neue Daten. XV 316 317 318 318 322 323 324 325 325 328 329 330 331 333 334 334 340 342 342 343 345 348 351 352 352 355 356 358 361 363 364 365 366 368 369 370
XVI Inhaltsverzeichnis 8.3 Multinomiale Regression. 8.3.1 Modellanpassung. 8.3.2 Anpassungsgüte. 8.3.3 Signifikanztests für Parameter und Modell. 8.3.4 Vorhersage, Klassifikation und Anwendung auf neue Daten. Regression für Zähldaten. 8.4.1 Poisson-Regression. 8.4.2 Ereignisraten analysieren. 8.4.3 Adjustierte Poisson-Regression und negative Binomial-Regression. 8.4.4 Zero-inflated Poisson-Regression. 8.4.5 Zero-truncated Poisson-Regression. Log-lineare Modelle. 8.5.1 Modell. 8.5.2 Modellanpassung mit loglm ( ). 8.5.3 Modellanpassung mit glm ( ) . 371 373 374 374
376 377 377 379 Survival-Analyse. 9.1 Verteilung von Ereigniszeiten. 9.2 Zensierte und gestutzte Ereigniszeiten. 9.2.1 Zeitlich konstante Prädiktoren. 9.2.2 Daten in Zählprozess-Darstellung. 9.3 Kaplan-Meier-Analyse. 9.3.1 Survival-Funktion schätzen. 9.3.2 Survival, kumulative Inzidenz und kumulatives hazard darstellen. 9.3.3 Log-Rank-Test auf gleiche Survival-Funktionen. 9.4 Cox proportional hazards Modell. 9.4.1 Anpassungsgüte und Modelltests. 9.4.2 Survival-Funktion, baseline hazard und kumulatives hazard schätzen. 9.4.3 Modelldiagnostik. 9.4.4 Vorhersage und Anwendung auf neue Daten. 9.4.5 Erweiterungen des Cox PH-
Modells. 9.5 Parametrische proportional hazards Modelle. 9.5.1 Darstellung über die Hazard-Funktion. 9.5.2 Darstellung als accelerated failure time Modell. 9.5.3 Anpassung und Modelltests. 9.5.4 Survival-Funktion schätzen. 393 393 394 395 397 401 401 8.4 8.5 9 380 382 384 385 385 387 389 403 403 405 408 409 411 415 416 416 417 418 418 420
Inhaltsverzeichnis XVII 10 Klassische nonparametrische Methoden. 10.1 Anpassungstests. 10.1.1 Binomialtest. 10.1.2 Test auf Zufälligkeit (Runs-Test). 10.1.3 Kolmogorov-Smimov-Anpassungstest. 10.1.4 χ 2֊Test auf eine feste Verteilung. 10.1.5 χ 2-Test auf eine Verteilungsklasse. 10.2 Analyse von gemeinsamen Häufigkeiten kategorialer Variablen. 10.2.1 x2-Test auf Unabhängigkeit. 10.2.2 x2-Test auf Gleichheit von Verteilungen. 10.2.3 /2-Test für mehrere Auftretens Wahrscheinlichkeiten. 10.2.4 Fishers exakter Test auf Unabhängigkeit. 10.2.5 Fishers exakter Test auf Gleichheit von Verteilungen. 10.2.6 Kennwerte von (2 x 2)-Konfusionsmatrizen. 10.2.7 ROC-Kurve und AUC. 10.3 Maße für Zusammenhang und Übereinstimmung. 10.3.1 Zusammenhang stetiger ordinaler Variablen: Spearmans p und Kendalls τ. 10.3.2 Zusammenhang kategorialer Variablen: փ Cramers V,
Kontingenzkoeffizient. 10.3.3 Inter-Rater-Übereinstimmung. 10.4 Tests auf gleiche Variabilität. 10.4.1 Mood-Test. 10.4.2 Ansari-Bradley-Test. 10.5 Tests auf Übereinstimmung von Verteilungen. 10.5.1 Kolmogorov-Smimov-Test für zwei Stichproben. 10.5.2 Vorzeichen-Test. 10.5.3 Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test für eine Stichprobe. 10.5.4 Wilcoxon-Rangsummen-Test / Mann-Whitney-t/-Test für zwei unabhängige Stichproben. 10.5.5 Wilcoxon-Test für zwei abhängige Stichproben. 10.5.6 Kruskal-Wallis-#-Test für unabhängige Stichproben. 10.5.7 Friedman-Rangsummen-Test für abhängige Stichproben. 10.5.8 Cochran-ß-Test für abhängige Stichproben. 10.5.9 Bowker-Test für zwei abhängige Stichproben. 10.5.10 McNemar-Test für zwei abhängige Stichproben. 10.5.11 Stuart-Maxwell-Test für zwei abhängige Stichproben. 423 423 424 426 428 430 432 433 433 435 436 437 438 439 442 444 444 446 448 457 458 459 460 460 462 463 465 466 467 469 471 472
474 475 11 Resampling-Verfahren. 477 11.1 Nonparametrisches Bootstrapping. 477 11.1.1 Replikationen erstellen. 478 11.1.2 Bootstrap-Vertrauensintervalle für μ. 481 11.1.3 Bootstrap- Vertrauensintervalle für μ% — μ i. 484
XVIII Inhaltsverzeichnis 11Л .4 Lineare Modelle: case resampling. 485 11Л. 5 Lineare Modelle : model-based resampling. 487 11Л .6 Lineare Modelle: wild bootstrap. 489 11.2 Parametrisches Bootstrapping. 490 11.2.1 Bootstrap-Vertrauensintervalle für μ2 — μ\. 490 11.2.2 Verallgemeinerte lineare Modelle. 492 11.3 Permutationstests. 493 11.3.1 Test auf gleiche Lageparameter in unabhängigen Stichproben. 494 11.3.2 Test auf gleiche Lageparameter in abhängigenStichproben. 497 11.3.3 Test auf Unabhängigkeit von zwei Variablen. 498 12 Multivariate Verfahren. 12.1 Lineare Algebra. 12.1.1 Matrix-Algebra. 12.1.2 Lineare Gleichungssysteme lösen. 12.1.3 Norm und Abstand von Vektoren und Matrizen. 12.1.4 Mahalanobistransformation und Mahalanobisdistanz. 12.1.5
Kennwerte von Matrizen. 12.1.6 Zerlegungen von Matrizen. 12.1.7 Orthogonale Projektion. 12.2 Hauptkomponentenanalyse. 12.2.1 Berechnung. 12.2.2 Dimensionsreduktion. 12.3 Faktorenanalyse. 12.4 Multidimensionale Skalierung. 12.5 Multivariate multiple Regression. 12.6 Hotellings T2. 12.6.1 Test für eine Stichprobe. 12.6.2 Test für zwei unabhängige Stichproben. 12.6.3 Test für zwei abhängige Stichproben. 12.6.4 Univariate Varianzanalyse mit abhängigen Gruppen (RB-p) . 12.7 Multivariate Varianzanalyse (MANOVA). 12.7.1 Einfaktorielle MANOVA. 12.7.2 Zweifaktorielle
MANOVA. 12.8 Diskriminanzanalyse. 12.9 Das allgemeine lineare Modell. 12.9.1 Modell der multiplen linearen Regression. 12.9.2 Modell der einfaktoriellen Varianzanalyse. 12.9.3 Modell der zweifaktoriellen Varianzanalyse. 12.9.4 Parameterschätzungen, Vorhersage und Residuen. 12.9.5 Hypothesen über parametrische Funktionen testen. 12.9.6 Lineare Hypothesen als Modellvergleiche formulieren. 501 501 502 505 506 507 509 512 514 517 518 521 524 530 533 534 534 536 538 538 539 539 540 541 546 546 548 554 559 560 561
XIX Inhaltsverzeichnis 12.9.7 12.9.8 12.9.9 12.9.10 Lineare Hypothesen testen. Beispiel: Multivariate multiple Regression. Beispiel: Einfaktorielle MANOVA. Beispiel: Zweifaktorielle MANOVA. 566 569 571 575 13 Vorhersagegüte prädiktiver Modelle. 13.1 Kreuzvalidierung linearer Regressionsmodelle. 13.1.1 fc-fache Kreuzvalidierung. 13.1.2 Leave-One-Out Kreuzvalidierung. 13.2 Kreuzvalidierung verallgemeinerter linearer Modelle. 13.3 Bootstrap-Vorhersagefehler. 579 580 580 582 583 584 14 Diagramme erstellen. 14.1 Grafik-Devices. 14.1.1 Aufbau und Verwaltung von Grafik-Devices. 14.1.2 Grafiken speichern. 14.2 Streu- und Liniendiagramme. 14.2.1 Streudiagramme mit plot(). 14.2.2 Datenpunkte eines Streudiagramms
identifizieren. 14.2.3 Streudiagramme mit matplot ( ). 14.3 Diagramme formatieren. 14.3.1 Grafikelemente formatieren. 14.3.2 Farben spezifizieren. 14.3.3 Achsen formatieren. 14.4 Säulen-und Punktdiagramme. 14.4.1 Einfache Säulendiagramme. 14.4.2 Gruppierte und gestapelte Säulendiagramme. 14.4.3 Dotchart. 14.5 Elemente einem bestehenden Diagramm hinzufügen. 14.5.1 Koordinaten in einem Diagramm identifizieren. 14.5.2 In beliebige Diagrammbereiche zeichnen. 14.5.3 Punkte. 14.5.4 Linien. 14.5.5 Polygone. 14.5.6 Funktionsgraphen. 14.5.7 Text und mathematische Formeln. 14.5.8
Achsen. 14.5.9 Fehlerbalken. 14.5.10 Rastergrafiken. 14.6 Verteilungsdiagramme. 14.6.1 Histogramm und Schätzung der Dichtefunktion. 14.6.2 Stamm-Blatt-Diagramm. 14.6.3 Boxplot. 587 587 587 589 590 591 592 592 594 594 598 600 601 601 602 605 607 607 608 610 610 613 617 617 620 621 624 627 627 629 630
XX Inhaltsverzeichnis 14.6.4 Stripchart. 632 14.6.5 Quantil-Quantil-Diagramm. 634 14.6.6 Empirische kumulierte Häufigkeitsverteilung. 636 14.6.7 Kreisdiagramm. 636 14.6.8 Gemeinsame Verteilung zweier Variablen. 638 14.7 Multivariate Daten visualisieren. 641 14.7.1 Höhenlinien und variable Datenpunktsymbole. 642 14.7.2 Dreidimensionale Gitter und Streudiagrammme. 645 14.7.3 Matrix aus Streudiagrammen. 646 14.7.4 Heatmap. 648 14.8 Mehrere Diagramme in einem Grafik-Device darstellen. 650 14.8.1 layout (). 650 14.8.2 par (mfrow, mfcol, fig). 653 14.8.3 split. screen ( ). 654 15 Diagramme mit ggplot2. . 15.1 Grundprinzip. 15.1.1
Grundschicht. 15.1.2 Diagramme speichern. 15.2 Diagrammtypen. 15.2.1 Punkt-, Streu-und Liniendiagramme. 15.2.2 Säulendiagramm. 15.2.3 Histogramm. 15.2.4 Boxplot. 15.2.5 Quantil-Quantil-Diagramm. 15.3 Bedingte Diagramme in Panels darstellen. 15.4 Diagrammelemente hinzufügen. 15.5 Diagramme formatieren. 15.5.1 Elementposition kontrollieren. 15.5.2 Achsen anpassen. 15.5.3 Legende ändern. 15.5.4 Farben, Datenpunktsymbole und Linientypen. 15.5.5 Aussehen im Detail verändern. 657 658 658 659 660 661 661 663 664 665 667 668 672 672 673 676 677 679 16 Numerische
Methoden. 16.1 Daten interpolieren und glätten. 16.1.1 Lineare Interpolation. 16.1.2 Splines. 16.1.3 LOESS-Glätter. 16.1.4 Nonparametrische Kemdichteschätzer. 16.2 Nullstellen finden. 683 683 684 684 687 687 688
Inhaltsverzeichnis XXI 16.3 Integrieren und differenzieren. 16.3.1 Numerisch integrieren. 16.3.2 Numerisch differenzieren. 16.4 Numerisch optimieren. 16.4.1 Maximum-Likelihood-Parameterschätzung. 16.4.2 Allgemeine Optimierung. 690 690 691 694 694 695 17 R als Programmiersprache. 17.1 Kontrollstrukturen. 17.1.1 Fallunterscheidungen. 17.1.2 Schleifen. 17.2 Funktionsaufrufe ohne Schleifen wiederholen. 17.3 Eigene Funktionen erstellen. 17.3.1 Funktionskopf. 17.3.2 Funktionsrumpf. 17.3.3 Fehler behandeln. 17.3.4 Rückgabewert und Funktionsende. 17.3.5 Eigene Funktionen
verwenden. 17.3.6 Generische Funktionen. 17.4 Funktionen analysieren. 17.4.1 Quelltext fremder Funktionen begutachten. 17.4.2 Funktionen zur Laufzeit untersuchen. 17.5 Effizienz von Auswertungen steigern. 17.5.1 Grundlegende Empfehlungen. 17.5.2 Auswertungen parallelisieren. 699 699 699 702 705 706 706 707 708 710 711 711 713 713 715 718 718 720 Literaturverzeichnis. 725 Stichwortverzeichnis. 737 R-Funktionen, Klassen und Schlüsselwörter. 749 Zusatzpakete 761
Grundlagen der Datenanalyse mit R Dieses Buch liefert eine anwendungsorientierte Einführung in die Datenauswertung mit der freien Statistikumgebung R. Es behandelt deskriptive Auswertungen ebenso umfassend wie inferenzstatistische Analysen. Neben klassischen univariaten Verfahren berücksichtigt das Buch nonparametrische Tests, Resampling-Methoden und multivariate Statistik. Zudem deckt es die vielfältigen Möglichkeiten ab, Daten aufzubereiten und Diagramme zu erstellen. Die statistischen Verfahren werden anhand von Beispielen erläutert und an vielen Stellen mit Diagrammen illustriert. Das Buch richtet sich an alle, die R kennenlernen und in konkreten Aufgabenstel lungen einsetzen möchten, ohne bereits über Vorerfahrungen mit befehlsgesteuerten Programmen oder Programmiersprachen zu verfügen. Für die fünfte Auflage wurde das Buch vollständig aktualisiert: Es bezieht sich nun auf die Version 4.0.0 von R, auch die Auswahl und Darstellung verwendeter Zusatzpake te wurde der dynamischen Entwicklung angepasst. Außerdem wurde insbesondere der Abschnitt zur Datenaufbereitung überarbeitet: Zur stärkeren Ausrichtung auf Data-Science-Anwendungen stellt er nun ausführlich das Paket dplyrvor, enthält eine erweiterte Darstellung von R-Markdown-Dokumenten und bespricht Hinweise zur Reproduzierbarkeit von Auswertungen. Der Autor PD Dr. Daniel Wollschläger Lehrte viele Jahre am Institut für Psychologie der ChristianAlb rechts-Universität zu Kiel und ist nun am Institut für Medizinische Biometrie, Epidemiologie und Informatik der Universitätsmedizin der Johannes GutenbergUniversität Mainz
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| spelling | Wollschläger, Daniel 1976- Verfasser (DE-588)131406914 aut Grundlagen der Datenanalyse mit R eine anwendungsorientierte Einführung Daniel Wollschläger 5. Auflage Berlin Springer Spektrum [2020] © 2020 XXI, 763 Seiten Diagramme txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Statistik und ihre Anwendungen R Programm (DE-588)4705956-4 gnd rswk-swf Datenanalyse (DE-588)4123037-1 gnd rswk-swf Statistik (DE-588)4056995-0 gnd rswk-swf Statistik Datenanalyse (DE-588)4123037-1 s R Programm (DE-588)4705956-4 s DE-604 Statistik (DE-588)4056995-0 s Springer-Verlag GmbH (DE-588)1065168780 pbl Erscheint auch als Online-Ausgabe 978-3-662-61736-6 Digitalisierung UB Augsburg - ADAM Catalogue Enrichment application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=032404261&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis Digitalisierung UB Augsburg - ADAM Catalogue Enrichment application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=032404261&sequence=000003&line_number=0002&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Klappentext |
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