Grundlagen der Datenanalyse mit R : Eine anwendungsorientierte Einführung 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. 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. In die vierte Auflage sind sowohl die Neuerungen von R 3.3.2 als auch jüngere Entwicklungen bei den Zusatzpaketen eingeflossen. Gleichzeitig wurde der Text überarbeitet und um ein eigenes Kapitel zu Diagrammen mit ggplot2 erweitert. Der Text behandelt nun auch allgemeine numerische Methoden wie Nullstellensuche numerische Integration und Ableitung sowie numerische Optimierung. Der Autor 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 Johannes Gutenberg Universität in Mainz tätig.