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R installieren


Wie installiert man R?

Installation von R


R ist das verrückteste, günstigste und vertrauenswürdigste Statistik-Programm, das ich bisher gesehen habe. Verrückt, weil tatsächlich soviel damit möglich ist, günstig weil günstiger als 0 € nicht geht und vertrauenswürdig, weil es open-source ist, man kann Berechnungen tatsächlich bis ins letzte Detail nachvollziehen und verifizieren (wenn man es denn muss). R ist der Motor, die schöne Oberfläche liefert das RStudio.

Für die Windows-Installation holt man sich die Installationsdateien, in diesem Beispiel von der Uni Erlangen https://ftp.fau.de/cran/bin/windows/base/R-4.5.0-win.exe. Von welchen Land Sie die Dateien holen ist völlig egal. Sollte der Mirror mal down sein, so nehmen Sie sich einen anderen unter https://cran.r-project.org/mirrors.html.


SPSS, R, und andere Apps für die Statistik


SPSS

PSPP als freie Alternative vs. SPSS

R als kostenlose Alternative

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Weitere Links

SPSS, das Allround-Knife

Der Chi²-Test

Eine ANOVA zur Frage von Gruppenunterschieden (ANOVA = Analysis of Variance)

Der t-Test zur Frage von Gruppenunterschieden

Der t-Test zur Frage, ob sich Messwiederholungen unterscheiden

Der U-Test zur Frage von Gruppenunterschieden

R, ein kostenloses Programm mit starker Verbreitung

Übereinstimmung zweier Methoden graphisch anzeigen lassen (Bland-Altman Plot)

Ein lineares Vorhersagemodell rechnen (eine lineare mulitple Regression)

Eine Korrelation rechnen

Eine Rang-Korrelation (nach Spearman) rechnen

Fragen zusammenfassen (summieren, aggregieren)

Eine mixed ANOVA (Vergleich zwischen Gruppen, die eine Messwiederholung haben) rechnen

Ein Torten-/Kuchen-Diagramm in 3D

Ein Balken-/Histogramm erstellen

Eine deskriptive Statistik erstellen

Eine ordinale Regression rechnen

Eine Inzidenzrate bewerten

Zwei Gruppen im Mittel mittels Python vergleichen (t-Test)

Zwei Gruppen (ohne Rückgriff auf die vielen Voraussetzungen des t-Tests) mittels Python vergleichen (U-Test)

Zwei binäre Reihen auf Änderung prüfen (McNemar-Test)

Eine Verlaufsgraphik von Mittelwerten mit Streubalken

Ein 2D-Kuchen mit ggplot

Eine Inzidenzrate mit R bewerten (passt meine Beobachtete zu der der Population, die ich aus der Literatur kenne?)

Zwei Inzidenzen mit R vergleichen

Eine Rang-Varianzanalyse rechnen, d.h. 2 oder mehr Gruppen vergleichen

Eine Partialkorrelation rechnen, d.h. eine Korrelation (Eiskremverzehr und Sonnenbrand), aus der eine Drittvariable (Sonnenstunden) eliminiert ist

Einen Median-Test rechnen, d.h. weichen 2 Gruppen unterschiedlich stark vom Gesamt-Median ab?

Eine Regession zur Vorhersage bzw. Erklärung von Häufigkeitsdaten rechnen (Poisson-Regresion)