Zum Erwerb grundlegender Kenntnisse der Statistiksoftware R, der statistischen Grundlagen sowie deren Anwendung in R werden die folgenden Verfahren der deskriptiven und Inferenz-Statistik durchgenommen und deren Anwendung im Rahmen einer angewandten Datenanalyse mit R geübt.

• Einführung in R:

1. Datentypen, Vektoren, Matrizen, Data Frames, Faktoren
2. Indizierung und Subsetting, Datenmanipulation
3. Funktionen, Add-on Pakete
4. Daten einlesen, Datenmanipulation, Daten speichern

• Deskriptive Statistik und Datenvisualisierung mit R:

1. Häufigkeitstabellen, Kontigenztabellen
2. Empirische Verteilung, Verteilungskennzahlen
3. Histogramm, Dichte-Plot, Boxplot, Streudiagramm
4. Barplot, Spine-Plot, Mosaic-Plot
5. Assoziation (Korrelation, Pearson & Spearman) 

• Methoden der Statistischen Inferenz mit R:

1. Statistische Testlogik, p-Werte
2. Chi-Quadrat-Test
3. Odds Ratio, logistische Regression
4. Einfache und multiple lineare Regression
5. Ein- und Zwei-Stichproben-T-Test, Konfidenzintervall
6. Mann-Whitney-U-Test und Kruskal-Wallis-Test
7. Ein- und zweifaktorielle Varianzanalyse (ANOVA)
8. Lineares Modell

• Angewandte Datenanalyse mit R

Die LV wird wöchentlich abgehalten und ist prüfungsimmanent, d.h. es besteht Anwesenheitspflicht. Begründete Abwesenheit ist im Vorhinein per E-Mail anzukündigen, aber höchstens zwei Mal zulässig.

• Gesamtpunkte: 80 Punkte
• Hausübungen: 50 Punkte (10 Aufgaben zu je 5 Punkten).
• Quizzes: maximal 10 Punkte (gibt es in den meisten Unterrichtseinheiten, davon werden die besten 5 bewertet. Eine Teilnahme an den Quizzes ist nur in Präsenz erlaubt.)
• Abschlussprüfung: 20 Punkte.
• Bonuspunkte: maximal 8 Bonuspunkte (durch aktive Mitarbeit bei den Übungsbeispielen).
• Von den 80 Gesamtpunkten müssen 70% für eine positive Note erreicht werden.
• Beurteilung: 4 – (56 – 61 P.), 3 – (62 – 67 P.), 2 – (68 – 73 P.), 1 – (74+ P.)