Die R-Lernplattform ist ein Projekt des Lehrstuhls für Psychologische Methodenlehre der Humboldt-Universität zu Berlin, das Studierenden den Einstieg in das Statistikprogramm R erleichtern soll. Ihr findet hier Anleitungen und Hilfestellungen, Übungsaufgaben und Antworten auf häufig gestellte Fragen zum praktischen Umgang mit R und der Benutzeroberfläche R-Studio.

Die Inhalte der Lernplattform orientieren sich primär an den Modulen Psychologische Methodenlehre I und II des B.Sc. Psychologie an der Humboldt-Universität zu Berlin. Studierende aus anderen Studiengängen, von anderen Hochschulen und anderweitig Interessierte sind auch herzlich eingeladen, die Lernplattform zu nutzen.

Mit Beginn des Sommersemester 2020 werden auch die Übungsblätter des Tutoriums Methodenlehre II auf der  Lernplattform bereit gestellt. Diese findet ihr ganz unten.

Die Seite wird beständig weiterentwickelt. Wenn ihr Feedback oder Anregungen habt, könnt ihr uns hier erreichen.

Lernen

Wenn ihr Neues erlernen oder bereits Gelerntes noch einmal auffrischen wollt, dann schaut euch unsere einführenden Kapitel an. Ihr findet hier auch weiterführende Literatur- und Websitesempfehlungen.

Üben

Wenn ihr eurer gelerntes Wissen anwenden möchtet, findet ihr hier einige praktische Übungen und deren Lösungen.

FAQ

Hier findet ihr kurze Antworten zu häufig gestellten Fragen bzw. Problemen im Umgang mit R. Weiterführende Hilfen sind gegeben.
> Installation und Aktualisierung von R und RStudio
  • Wie können wir unsere Pakete beim Aktualisieren von R behalten?

> Einführung in R
  1. 1. Funktionen & Pakete
  2. 2. Daten (Datentypen, Datenstrukturen, Objekte)
  3. 3. Weiterführende Hilfen (Kurzbefehle, Übungen)

> Einführung in RStudio
  1. 1. Allgemeines
  • Skript
  • Konsole
  • Environment & History
  • Files, Plots, Packages, Help & Viewer
  1. 2. Weitere Hilfen: Kurzbefehle

> Pakete
  1. 1. Installieren
  2. 2. Laden
  3. 3. Aktualisieren
  4. 4. Entwicklerpakete
  5. 5. Wichtige Hinweise zur Replizierbarkeit
  6. 6. Weitere Hilfen

> Daten einlesen
  • Mit der Entwicklungsumgebung RStudio oder Funktionen

> Fehlermeldungen
  1. 1. Tools die uns helfen, Fehler zu vermeiden: R-Dokumentation, Code Diagnostik
  2. 2. Fehlermeldungen verstehen
  3. 3. Suchen im Internet
  4. 4. Weiterführende Hilfe

> Datenvorbereitung
  1. 1. Grundlegende erste Schritte
  2. 2. Datensätze zusammenführen
  3. 3. Daten extrahieren
  4. 4. Daten sortieren
  5. 5. Kodierung
  6. 6. Summary-Variablen
  7. 7. Weitere wichtige Hinweise

> Fehlende Werte
  1. 1. Sind die Missings einheitlich kodiert?
  2. 2. Enthält ein Datensatz Missings?
  3. 3. Wie kann man die Missings zählen (und verorten)?
  4. 4. Sind die Missings zufällig?
  5. 5. Wie kann man mit Missings umgehen?
  6. 6. Literaturempfehlungen

> Wide- & Long-Format
  • reshape(), spread() und gather()

> Annahmen der Regression
  1. 1. Linearität
  2. 2. Exogenität der Prädiktoren
  3. 3. Homoskedastizität
  4. 4. Unabhängigkeit der Residuen
  5. 5. Weitere wichtige Aspekte
  6. 5.1 Normalverteilung der Residuen
  7. 5.2 Multikollinearität
  8. 5.3 Extreme Werte und einflussreiche Datenpunkte
  9. 6. Literatur & weiterführende Hilfe

> Grafiken erstellen mit ggplot2
  1. 1. Grundlegender Aufbau von ggplot()
  2. 2. Eine Variable
  3. 3. Zwei Variablen
  4. 4. Modifikationen
  5. 5. Grafiken exportieren
  6. 6. Weiterführende Hilfen