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DATENANALYSE UND STATISTISCHE AUSWERTUNGEN MIT R

R ist eine sehr bekannte und mächtige Open-Source Statistik-Software, die mehr Funktionen und Möglichkeiten zur statistischen Auswertung von Daten bietet als andere Statistik-Programme.

Die populäre Open-Source Statistik-Software R entstand 1997 als Open-Source-Alternative zur damals verbreiteten kommerziellen Statistik-Software S-Plus und wird in der Regel in Kombination mit der sehr guten sowie kostenlosen Entwicklungsumgebung RStudio genutzt.

R ist eine syntaxbasierte statistische Programmiersprache, deren Basisfunktionalität mittlerweile durch mehr als 10.000 online frei abrufbare Pakete erweitert wird. Aufgrund dieser R Packages hat man Zugriff auf alle möglichen komplexen statistischen Verfahren und kann diese auch sehr schnell implementieren. Die hierdurch erlangte Flexibilität macht R gemäß diverser Rankings  (TIOBE, PYPL) zu einer der beliebtesten Programmiersprachen.

Das Fehlen einer grafischen Benutzeroberfläche (GUI) zur Durchführung der statistischen Auswertungen wie in SPSS macht vielen Anfängern den Einstieg in R allerdings schwer. Demgegenüber steht jedoch eine riesige Online-Community. Folglich werden Fragen in Foren in der Regel schnell und ausführlich beantwortet. Zu jedem R Paket existiert außerdem ein sog. Reference Manual, welches die im Paket enthaltenen Datensätze und Funktionen beschreibt. Viele Pakete verfügen darüber hinaus noch über eine sog. Vignette. Diese dient der Demonstration der Verwendung des Pakets.

Sollten Sie Hilfe bei der Datenanalyse mit R benötigen, unterstützen unsere Statistiker Sie gerne. Nutzen Sie einfach unser Kontaktformular für eine kostenlose Beratung & ein unverbindliches Angebot oder kontaktieren Sie uns gerne per E-Mail oder Telefon.

Unsere Leistungen im Bereich der Datenanalyse mit R umfassen u. a.:

  • Datenaufbereitung: z.B. Filterung von irrelevanten Beobachtungen und Ausreißern, Imputation von Missing Values 

  • Datentransformation: z.B. Transformation von Variablen (log( ), Umpolung, etc.), Berechnung von neuen Variablen (Skalenbildung, etc.)

  • Deskriptive Statistik: Beschreibung der Daten anhand gängiger statistischer Kennzahlen und Erstellung von geeigneten Grafiken (z.B. Histogramm, Häufigkeitsdiagramme, Boxplots, etc.)

  • Univariate Analysen: Visualisierung univariater Zusammenhänge via passender Grafiken (z.B. Streudiagramm, gruppierter Boxplot, etc.), Inferenzstatistische Analysen von Gruppenunterschieden (t-Test,  ANOVA, Kruskal-Wallis-Test, etc.), Berechnung von Zusammenhangsmaßen (z.B. Korrelationskoeffizienten oder einfache Regressionskoeffizienten) u. v. .m

  • Multivariate Analysen: Spezifikation und Schätzung von multivariaten Modellen (z.B. Regressionsmodelle, Hauptkomponenten-, Cluster-, Faktoranalysen, Strukturgleichungsmodelle, Zeitreihen- oder Paneldatenmodelle) sowie Analyse der Forschungsfrage und der Hypothesen auf Basis der Schätzergebnisse

  • Machine Learning Verfahren: z.B. Random Forest, Boosting und viele weitere Verfahren

  • Interpretation: Beschreibung der Vorgehensweise und verständliche Interpretation der Ergebnisse der R Datenanalyse

  • R-Coachings und -Schulungen

Diese Auflistung ist nicht abschließend. Finden Sie die von Ihnen gewünschte R Auswertung hier nicht, dann fragen Sie einfach über unser Kontaktformulartelefonisch oder via E-Mail nach!

WARUM STATISTIKPROFIS?

Alle unsere Statistiker sind hochqualifiziert und verfügen über jahrelange Erfahrung in der statistischen Datenauswertung in R, SPSS oder Python. Durch unser großes Netzwerk an Freelancern, können wir so gut wie zu jedem Projekt einen passenden Statistikexperten bzw. ein Team von Statistikexperten vermitteln. Sie als Kunde stehen bei uns im Mittelpunkt. Wir garantieren Ihnen eine termingetreue, qualitativ hochwertige Abwicklung Ihres Statistik-Projektes. Dabei sind wir jederzeit für Sie erreichbar und halten Sie bezüglich des Fortschrittes Ihres Projektes stets auf dem Laufenden!

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