Zum Skript

Dies ist eine unvollständige und unkorrigierte Version 2022-12-24.

Abbildung 1.1: Kenntnisse in der Statistik sind nicht nur in der Forschung wichtig - auch in der Praxis sollten wir Zahlen und Auswertungen richtig interpretieren können. Daten in der Praxis zu analysieren hilft, die Qualität zu sichern, Jahresberichte zu erstellen, oder informative Berichte zu verfassen.

0.1 Wozu dieses Skript

Diese Webseite soll kein Buch zur Statistik ersetzen, sondern als Begleittext zur Betreuung von Bachelor- oder Masterarbeiten dienen. Eigentlich habe ich diese Seite für mich geschrieben, damit ich gewisse Themen mit Beispielen und Code für R (und manchmal Stata) illustrieren kann.

Nicht jedes Kapitel und nicht alle Inhalte gehören zu den Lernzielen, es hat auch Inhalte, die ich wegen immer wieder auftretenden Fragen eingefügt habe.

Es wird in diesem Skript sicher einige Fehler haben. Der Autor bedankt sich für eine Meldung der Fehler an:

  • Sie können auch anonym in der unteren rechten Ecke eine Meldung im Chat hinterlassen (blauer Kreis mit weisser Sprechblase oder Bild mit Kopf).

0.2 Ein paar Bemerkungen zum Skript

Bei einigen Beispielen werden Sie R-Code sehen. Sie erkennen R-Code am dunklen Hintergrund und dem farbigen Text. Sie können diesen Code kopieren und in ein R-Skript oder ein code-chunk eines RMarkdown Dokumentes einfügen. Was ist ein RMarkdown Dokument

Oben rechts finden Sie jeweils einen Knopf mit dem Aufdruck “Code verstecken” oder “Code zeigen”. Damit können Sie den Code ausblenden oder wieder erscheinen lassen.

Sie können auf die Lupe klicken um in einem Suchfeld Suchbegriffe einzugeben. Es werden dann alle Kapitel angezeigt, in denen die gesuchten Begriffe vorkommen.

Suchfunktion für die Suche im ganzen Skript

Was R (respektive RStudio) zurückmeldet, ist hier rosarot hinterlegt.

Hier ein Beispiel für Code 

1 + 1 
## [1] 2
a<-c(3,4,5,3,2,1,3,4, NA)
mean(a, na.rm=TRUE)
## [1] 3.125

Im ersten Teil liegt der Fokus jedoch auf dem Verständnis der Statistik und weniger auf R. Im zweiten Teil wird R im Vordergrund stehen.

Falls Sie jetzt schon eine Einführung in R möchten, finden Sie hier eine ausgezeichnete Einführung - auf Englisch zwar:. Wer lieber mit einem Video lernt, der findet hier eine gute Einführung auf YouTube. Ein nicht so gutes Video finden Sie hier.

Dies ist eine Einführung in Statistik. Es geht um grundsätzliche Konzepte der Statistik und weniger um statistische Tests. Wollen Sie mehr über statistische Tests lernen, empfehle ich eines der unten genannten Bücher. Das Skript ist nicht eine Einführung in Wie mache ich Statistik, sondern in Wie kann ich Statistik verstehen. Damit Sie aber im Verlaufe des Jahres fähig sind, die einfacheren statistischen Analysen und Graphiken der Bachelorarbeit selber durchzuführen, finden Sie im Skript auch ein paar praktische Tipps.

0.3 Wie immer: Y a mieux mais c’est plus cher

Stimmt nicht ganz, es gibt auch gratis bessere Texte als diesen zur Statistik:

Bessere Texte zur Statistik sind zum Beispiel:

  • Meichtry, A. (2017). Statistik: Handbuch für Therapeuten. Thieme. ebook.
  • Held, L., Rufibach, K., & Seifert, B. (2013). Medizinische Statistik: Konzepte, Methoden, Anwendungen. Pearson. ebook.
  • Rousson, V. (2013). Statistique appliquée aux sciences de la vie. Paris: Springer. ebbok gratuit.
  • Sauer, S. (2019). Moderne Datenanalyse mit R: Daten einlesen, aufbereiten, visualisieren, modellieren und kommunizieren. Springer-Verlag. ebook.
  • Kirkwood, B. R., & Sterne, J. A. (2010). Essential medical statistics. John Wiley & Sons. free ebook.
  • Field, A., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. Sage publications. book.
  • Field, A. (2016). An adventure in statistics: The reality enigma. Sage. book.
  • Spiegelhalter, D. The Art of Statistics. Learning from Data. A Pelican Book ebook (10 CHF), Buch (19CHF).

Warnung, die nächsten Bücher sind eher für sehr Interessierte.

Das folgende Buch ist auch komplett gratis auf dem Web erhältlich.

  • Online-Buch Mans Thulin. Modern Statistics with R, oder aber auch als Papierversion zu kaufen:
  • Måns Thulin. Modern Statistics with R. From wrangling and exploring data to inference and predictive modelling. Thulin Consulting Ab, Buch 59 CHF.

Für Epidemiolog:innen

  • R for applied epidemiology and public health epirhandbook.com epirhandbook.com.

Sie sollten auch regelmässig folgende Seiten konsultieren:

Wer gerne Videos zu Statistik anschauen möchte, findet diese auf Youtube:

Mögen Sie Comics? Ich nicht, aber vielleicht ist diese Seite etwas für Sie:

Es gibt viele gute Internetseiten, fast jeden Tag neue.

  • Pour les francophones: Statistiques sans maths pour psychologues 2e édition française. deboeck supérieur.Pour voir une description.

0.4 Wie navigiert man durch das Skript?

Jedes Kapitel ist auf einer Seite, d.h. man muss im Kapitel nach unten scrollen. Um zum nächsten Kapitel zu kommen, kann man auf die Pfeile rechts auf der Seite klicken (Auf einem Smartphone sind diese Pfeile unten). Sie können die Kapitel und Abschnitte auch im Rahmen links des Textes ansteuern. Leider fehlen auf ein paar Seiten die Navigationspfeile. Dort müssen Sie über das Inhaltsverzeichnis navigieren.

Leider wird es Seiten geben, wo die Navigationspfeile nicht sichtpar sind. Falls Sie die Pfeile nicht sehen, können Sie auf der Tastatur mit den rechts und links Pfeilen navigieren, oder über das Inhaltsverzeichnis (linke Seite, oder bei Smartphones auf die drei Striche oben links klicken).