Übersicht

R ist ein Opensource Statistikprogramm, d.h. es ist nicht nur kostenlos, sondern jeder der will, kann helfen die Software zu verbessern. R kann für sehr vieles verwendet werden. Von Grund auf kann es bereits einige Sachen. Das Beste ist jedoch, dass jeder Zusatzfunktionen beisteuern kann: sogenannte Bibliotheken/Pakete. Die Pakete können diret aus dem Programm heraus installiert werden. So kann jeder das installieren, was er braucht und der Computer wird nicht vollgemüllt mit Funktionen, welche man gar nie braucht. Ich habe bis jetzt zwei Pakete selber programmiert und bei einem weiteren Paket mitgewirkt, es zu verbessern. Mehr dazu weiter unten.

Wenn man R einmal kann, ist es recht intuitiv. Zu Beginn kann es jedoch Schwierigkeiten bereiten, die Grundlagen zu lernen. Wichtig ist dabei, dass man es einfach versucht und nicht zu schnell aufgibt. Der Erfolgt wird irgendwann kommen und damit auch der Spass am Programm.

Zur Hilfe habe ich die Webseite politikwissenschaften.ch erstellt, welche unter anderem einige R Tutorial enthält. Auch sehr hilfreich ist datacamp.com. Stundenten des Institut für Politikwissenschaften der Universität Zürich können sich bei mir melden für einen kostenlosen Premium Account. Studenten anderer Institute oder Universitäten können sich bei einem ihrer Dozenten melden, welche kostenlos eine Bildungs- Gruppe erstellen können.

Studenten des Instituts für Politikwissenschaften der Universität Zürich haben zudem die Möglichkeit bei mir den R-Helpdesk bei Fragen zu besuchen. Infos dazu befinden sich unter politikwissenschaften.ch/rhelpdesk_registration.php.

Eigene Pakete

  • glm.predict: Funktionen, um vorausgesagte Wahrscheinlichkeiten und diskrete Änderungen von glm, ordinalen logistischen Regressionen und multinomialen logistischen Regressionen mit Konfidenzinterval zu berechnen.
  • brant: Funktion, um den Brant Test durchzuführen. Testet die Parallel Regressionsannahme von ordinalen logistischen Regressionen.

Mitgewirkte Pakete

  • fastDummies: Funktion, um schnell und einfach aus Faktoren Dummyvariablen zu erstellen.