Dieses Buch bietet eine kompakte Einfuhrung in die Datenauswertung mit der freien Statistikumgebung R. Ziel ist es dabei, einen UEberblick uber die Funktionalitat von R zu liefern und einen schnellen Einstieg in die deskriptive Datenauswertung sowie in die Umsetzung der wichtigsten statistischen Tests zu ermoeglichen. Zudem deckt das Buch die vielfaltigen Moeglichkeiten ab, Diagramme zu erstellen, Daten mit anderen Programmen auszutauschen und R durch Zusatzpakete zu erweitern. Das Buch ist damit fur Leser geeignet, die R kennenlernen und rasch in konkreten Aufgabenstellungen einsetzen moechten. Fur die 3. Auflage wurde das Buch grundlegend uberarbeitet und auf Neuerungen der R Version 4.1.0 sowie der aktuellen Landschaft der Zusatzpakete abgestimmt. Mit einer starkeren Ausrichtung auf Data Science Anwendungen stellt das Buch nun ausfuhrlich die Pakete dplyr zur Datenaufbereitung und ggplot2 fur Diagramme vor. Daruber hinaus enthalt das Buch eine Darstellung von dynamischen R Markdown Dokumenten zur Unterstutzung reproduzierbarer Auswertungen.

Dieses Buch liefert eine anwendungsorientierte Einfuhrung in die Datenauswertung mit der freien Statistikumgebung R. Es behandelt deskriptive Auswertungen ebenso umfassend wie inferenzstatistische Analysen. Neben klassischen univariaten Verfahren berucksichtigt das Buch nonparametrische Tests, Resampling-Methoden und multivariate Statistik. Zudem deckt es die vielfaltigen Moeglichkeiten ab, Daten aufzubereiten und Diagramme zu erstellen. Die statistischen Verfahren werden anhand von Beispielen erlautert und an vielen Stellen mit Diagrammen illustriert. Das Buch richtet sich an alle, die R kennenlernen und in konkreten Aufgabenstellungen einsetzen moechten, ohne bereits uber Vorerfahrungen mit befehlsgesteuerten Programmen oder Programmiersprachen zu verfugen. Fur die funfte Auflage wurde das Buch vollstandig 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 uberarbeitet: Zur starkeren Ausrichtung auf Data-Science-Anwendungen stellt er nun ausfuhrlich das Paket dplyr vor, enthalt eine erweiterte Darstellung von R-Markdown-Dokumenten und bespricht Hinweise zur Reproduzierbarkeit von Auswertungen.