Grundlagen der Datenanalyse mit R : eine anwendungsorientierte Einführung 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 Aufgabenstellungen 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 Zusatzpakete 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 dplyr vor 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 Christian Albrechts Universität zu Kiel und ist nun am Institut für Medizinische Biometrie Epidemiologie und Informatik der Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg Universität Mainz tätig. Erste Schritte Elementare Dateneingabe und –verarbeitung Datensätze Befehle und Daten verwalten Hilfsmittel für die Inferenzstatistik Korrelations und Regressionsanalyse Parametrische Tests für Dispersions und Lageparameter von Verteilungen Klassische nonparametrische Methoden Resampling Verfahren Multivariate Verfahren Diagramme erstellen R als Programmiersprache Literaturverzeichnis.