• 1. Introduction
• 2. How do I get started?
• 3. Common analysis steps
  • 3.1. I. Reading raw data
    • 3.1.1. An aside about file paths
  • 3.2. II. Cleaning up and preprocessing raw data
  • 3.3. III. Aggregate raw data
  • 3.4. IV. Descriptive analysis and plots
    • 3.4.1. Descriptive stastics: Getting a sense of your data
    • 3.4.2. Confidence intervals
    • 3.4.3. Data visualisation magic
      • 3.4.3.1. Boxplots
      • 3.4.3.2. Adding titles and labels
      • 3.4.3.3. Spaghetti plots
      • 3.4.3.4. Fancy Barplots
      • 3.4.3.5. Visualizing correlations with scatter plots
  • 3.5. V. Inferential analysis
    • 3.5.1. Normality assumption
    • 3.5.2. Homogeneity of variance assumption
    • 3.5.3. Correlation
    • 3.5.4. Regression
    • 3.5.5. t-test
    • 3.5.6. One-way ANOVA
    • 3.5.7. Repeated measures ANOVA
    • 3.5.8. Mixed designs (within/between factors)
• 4. General notes on R |
  • 4.1. Interface
  • 4.2. Install and import packages
  • 4.3. Let’s start and create a few objects
    • 4.3.1. First objects in R
    • 4.3.2. Arithmetic operations
    • 4.3.3. Let’s turn to somewhat more advanced stuff
  • 4.4. What are if statements?
  • 4.5. And what about loops?

Introduction

Dear students,

An dieser Stelle beschreiben wir kurz, wie die Daten für die ggplotting-Inhalte zustande gekommen sind. Den fertigen Datesatz zum Download stellen wir auch direkt bereit, aber mit den hier dargestellten Befehlen kann dieser komplett ohne irgendwelche Schritte außerhalb R erzeugt werden.

Einleitung

Nachdem wir uns jetzt viel mit der Durchführung der inferenzstatistischen Testung befasst haben, wollen wir den Fokus auf eine etwas übergeordnete Ebene legen. Dieses Tutorial befasst sich damit, vor einer Testung eine Stichprobe festzulegen oder diese nach der Testung zu beurteilen. Wir brauchen den Datensatz für dieses Tutorial nicht, weshalb wir ihn auch nicht einladen.