Materialien zum Buch ... 11

1. Über dieses Buch ... 13

1.1 ... Für wen ist dieses Buch? Für Sie? ... 13

1.2 ... Was sind die Ziele, was können Sie hier lernen? ... 13

1.3 ... Was Sie nicht lernen werden ... 15

1.4 ... Wie Sie mit diesem Buch arbeiten ... 17

2. Einführung ... 19

2.1 ... Statistik und Data Science im Vergleich ... 21

2.2 ... Was ist R, und warum sollten Sie das überhaupt lernen? ... 23

3. R Base und RStudio: Installation und erste Schritte ... 25

3.1 ... R Base ... 25

3.2 ... RStudio ... 29

3.3 ... Wie sieht die Oberfläche aus, und was bedeuten die einzelnen Bereiche? ... 31

3.4 ... Die R-Konsole ... 33

3.5 ... Mein erstes Skript ... 35

3.6 ... Hilfe! ... 42

4. Die Programmiersprache R ... 51

4.1 ... Objekte ... 51

4.2 ... Funktionen ... 52

4.3 ... Pakete (Packages) ... 53

4.4 ... Ein paar Vokabeln ... 61

4.5 ... Kommentare ... 68

4.6 ... Groß- und Kleinschreibung und andere Syntaxregeln ... 68

4.7 ... Computer sind dumm ... 71

5. Grundlagen der statistischen Datenanalyse ... 73

5.1 ... Fragestellung und Studiendesign ... 73

5.2 ... Von Daten und Datensätzen ... 74

5.3 ... Berechnung des Durchschnittswertes (Mittelwert, arithmetisches Mittel) ... 84

5.4 ... Wachstumsberechnung (Veränderungsberechnung) ... 84

5.5 ... Trend und lineare Regression ... 86

5.6 ... Beispieldatensatz »Zigarettenverbrauch« ... 88

6. Daten einlesen und für die Analyse vorbereiten ... 93

6.1 ... Daten aus Excel einlesen ... 93

6.2 ... Daten im .csv-Format einlesen ... 98

6.3 ... Umgang mit Datumsangaben ... 102

6.4 ... Daten vorbereiten ... 109

6.5 ... Not available! - Der Umgang mit fehlenden Werten ... 122

7. Daten analysieren mit einfacher Statistik ... 129

7.1 ... Beispiel 1: Zigarettenkonsum ... 129

7.2 ... Beispiel 2: 100 Jahre Wohlstandsentwicklungen in Indien ... 144

7.3 ... Visualisierung ... 166

8. Umfassendes Praxisbeispiel ... 187

8.1 ... Fragestellung: Was will ich wissen? ... 188

8.2 ... Datenbeschaffung ...