Links/Ressourcen
R ist extrem populär, sodass es sehr viele gute Ressourcen selbst zu den exotischsten Themen gibt. Meine persönlichen Empfehlungen, die natürlich stark gebiased sind:
Essential R Cheatsheets
Diese Sammlung enthält um die 90-95% aller Befehle, die Du jemals brauchen wirst. Alle grundlegenden statistichen Verfahren, die Du auch hier im Kurs gelernt hast (Regression, ANOVA, Signifikanztests, …), sind enthalten. Die Befehle sind kurz erklärt und oft zusätzlich visualisiert. Als Nachschlagewerk geeignet sowie für Prüfungen zu R, bei denen Ressourcen verwendet werden dürfen.
Als Beispiel, ein kleiner Ausschnitt zur explorativen Faktorenanalyse:
Mehr Infos zu den Essential R Cheatsheets: gibt’s hier
statsmethods.net (ehemals quick-r)
Diese Seite war früher mal die Nummer 1 Referenz für R, weil hier kurz und bündig viele statistische Verfahren erklärt wurden:
Mittlerweile gibt es einiges an Konkurrenz, aber trotzdem zähle ich quick-r zum alten Eisen, was ganz schön Wucht hat ;).
mein Blog
Auf meinem Blog schreibe ich hin und wieder über R: Blog
Wenn Du z. B. schon immer mal ein Big-Five-Modell fitten wolltest, gibt es hier eine Anleitung, sogar mit Video: Big Five fitten
stackoverflow
stackoverflow, kurz SO ist wahrscheinlich die beste R-Ressource überhaupt, denn man kann seine eigenen Fragen stellen und sie werden in kurzer Zeit von echten Profis beantwortet. Und mit Profis meine ich R-Superstars, die einflussreiche Pakete geschrieben haben. Passt nur auf, dass Ihr die Fragen gut stellt, mit einem reproduzierbarem Beispiel, sonst verärgert ihr die Superstars ;).
Fortgeschrittene Verfahren
Viele R-Bücher behandeln nur grundlegende statistische Verfahren, für die es auch komplett kostenfreie Tutorials im Internet und auf Youtube gibt. Einige Verfahren sind jedoch komplizierter und werden selten behandelt, obwohl sie relevant sind. Gute Beispiele sind die Mehrebenen-Analyse, die Meta-Analyse oder die Einzelfall-Analyse. Das sind sehr wichtig Verfahren für die Psychologie, aber es gibt kaum gute deutschprachige Einführungen mit R. Daher haben meine Kollegen und ich versucht diese Lücke zu füllen mit dem Buch “Datenanalyse mit R: Fortgeschrittene Verfahren”.
