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Statistik mit „R“ für Nicht-Mathematiker = Praktische Tipps für die quantitativ-empirische Bachelor-, Master- und Doktorarbeit /

Record Type:	Language materials, printed : Monograph/item
Title/Author:	Statistik mit „R“ für Nicht-Mathematiker/ von Karl-Heinz Fittkau.
Reminder of title:	Praktische Tipps für die quantitativ-empirische Bachelor-, Master- und Doktorarbeit /
Author:	Fittkau, Karl-Heinz.
Description:	IX, 66 S. 23 Abb.online resource. :
Contained By:	Springer Nature eBook
Subject:	Statistics . -
Online resource:	https://doi.org/10.1007/978-3-658-33647-9
ISBN:	9783658336479

Statistik mit „R“ für Nicht-Mathematiker = Praktische Tipps für die quantitativ-empirische Bachelor-, Master- und Doktorarbeit /
Fittkau, Karl-Heinz.

Statistik mit „R“ für Nicht-MathematikerPraktische Tipps für die quantitativ-empirische Bachelor-, Master- und Doktorarbeit /[electronic resource] :von Karl-Heinz Fittkau. - 1st ed. 2021. - IX, 66 S. 23 Abb.online resource. - essentials,2197-6716. - essentials,.

Einleitung -- Die quantitativ-empirische Arbeit und unser Übungsbeispiel -- Drei Anmerkungen zur Statistik bei Befragungen -- „R“, „RStudio“ und erste Funktionen -- Datenanalyse mit R – ausgewählte Probleme -- Kurze Zusammenfassung und letzte Tipps -- Anhang: Fragebogen „Beispieldatensatz_Essential“.

Das Schreiben einer quantitativ-empirischen Graduierungsarbeit ist wie das Kochen in einer Mensa. Es sollte schnell gehen, das Essen schmecken, gesund und kostengünstig sein. Um das zu erreichen, müssen Rezepte eingehalten werden. Ohne Leidenschaft, aber professionell. Dieses essential gibt Ihnen solche Rezepte an die Hand, die Sie nur nachkochen müssen. Wie ist eine solche Arbeit aufgebaut? Wie formuliere ich Hypothesen und wie überprüfe ich diese korrekt? Es wird der Umgang mit der kostenfreien Statistiksoftware „R“ erklärt. Die benötigte Syntax finden Sie im essential. Sie müssen sie lediglich kopieren. Der Inhalt Statistiksoftware „R“ und „RStudio“ Quantitative Studien, Hypothesen, Skalenniveaus, Likert-Skalen Datenaufbereitung, Analyse von Items, Häufigkeiten, deskriptive Statistiken Mittelwertvergleich unabhängiger Stichproben (t-, Welch-, Kruskal-Wallis-Test) Zusammenhänge zweier Variablen (Maß-, Rangkorrelation) Einflüsse einer oder mehrerer unabhängiger Variablen auf eine abhängige Variable (Regressionen) Die Zielgruppen Studierende und Promovierende, die eine quantitative Untersuchung durchführen (Medizin, Psychologie, Soziologie, BWL) Quantitativ Forschende in den Sozialwissenschaften Der Autor Prof. Dr. Dr. Karl-Heinz Fittkau lehrt Führungslehre an der Hochschule für Wirtschaft und Recht in Berlin. Er forscht quantitativ-empirisch.

ISBN: 9783658336479

Standard No.: 10.1007/978-3-658-33647-9doiSubjects--Topical Terms:

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