Dieser Kurs ist für NaturwissenschaftlerInnen konzipiert, die R vor allem für statistische Datenanalysen einsetzen möchten, zugleich aber auch Daten nachvollziehbar bearbeiten und professionell präsentieren möchten. Vorkenntnisse mit R oder einer anderen Programmiersprache sind nicht erforderlich. Das Hauptziel des Kurses besteht darin, die R Syntax und das statistische Wissen auf eine intuitive und anwendbare Weise zu vermitteln. Besonderer Wert wird auf die praktische Anwendung gelegt. Daher werden die unten aufgeführten Methoden und die zugrundeliegende Theorie anhand von anschaulichen Beispielen erläutert. Die im Kurs verwendeten Beispiele stammen hauptsächlich aus den Agrarwissenschaften oder der experimentellen Biologie/Ökologie. Die Inhalte des Kurses sind wie folgt:

R Syntax:

• Nutzung von R und RStudio

Datenverarbeitung:

• Nutzung der {tidyverse} packages in R
• Verschiedene Im- und Exportfunktionen; packages: {utils}, {readr}, {readxl}
• Best Practice Empfehlungen in verschiedensten Schritten der Auswertung
• Effizientes Strukturieren der Datensätze und Arbeitsordner

Statistik:

• Effiziente Erstellung relevanter deskriptiver Statistiken (oder auch: Wie man Excel wirklich nur noch zur Dateneingabe benötigt)
• Korrelation und lineare Modelle (Regression)
• Kritische Diskussion zu p-Werten und Signifikanz
• Einfaktorielle Varianzanalyse (ANOVA)
• Prüfen der Modellvoraussetzungen (Normalverteilung & Varianzhomogenität der Residuen)
• Adjustierte Mittelwerte und deren Vergleiche via Post-hoc Tests; package: {emmeans}
• Versuchsdesigns
• vollständig randomisierte Anlage
• randomisierte vollständige Blockanlage

Datenaufbereitung:

• Professionelle Erstellung verschiedener Graphen; packages: {ggplot2}, {desplot}
• Export von Ergebnissen zu Excel; packages: {broom}, {openxlsx}

Statistische Grundkenntnisse sind von Vorteil. R und RStudio müssen vor Kursbeginn installiert sein. Hier gibt's ein paar Tipps zur Vorbereitung auf meine Online-Kurse. Skripte zu all meinen Workshops sind jederzeit online verfügbar hier und werden kontinuierlich verbessert und erweitert.