Voraussetzungen

Internetfähiger Computer, Zugang zu Microsoft Teams, Lautsprecher/Kopfhörer mit Mikrofon, Webcam wünschenswert // R und R Studio muss heruntergeladen und installiert sein

Der Kurs baut inhaltlich unmittelbar auf dem Kurs „Deskriptive Statistik mit R“ auf.
Sie benötigen anwendungsbereit die im Kurs „Deskriptive Statistik mit R“ vermittelten Kenntnisse. Das bedeutet:
• Sie sind mit der Bedienung von R-Studio vertraut
• Sie können innerhalb von R mit Variablen und Datentypen umgehen
• Sie wissen, wozu verschiedene Datenstrukturen (Sequenzen, Vektoren, Datenframes und Tibbles) dienen und wie diese erstellt, verwendet, importiert und exportiert werden
• Sie sind mit dem Aufbereiten von Daten (filtern, ändern…) in Dataframes/Tibbles vertraut
• Sie können zentrale deskriptive Kennzahlen (Mittelwert, Median, Standardabweichung etc.) deuten und mit Hilfe von R berechnen
• Sie kennen alle nötigen Schritte, um mit Hilfe von ggplot2 Balken- und Säulendiagramme, Histogramme, Scatterplots, Liniendiagramme und Boxplots zu erstellen

Neben dem o.g. notwendigen Vorwissen benötigen Sie die Software R und R Studio auf Ihrem Rechner anwendungsbereit installiert. Im Kurs werden nach Bedarf weitere R-Programmpakete installiert. Zu diesem Zweck benötigen Sie im gesamten Kursverlauf administrative Rechte. Falls alle Stricke reißen, könnten Sie mit R Studio Cloud arbeiten (einer kostenfreien R Studio Variante im Web). Wir raten dennoch zur lokalen Nutzung von R und R Studio, primär aus Gründen der Zuverlässigkeit und der Bearbeitungsgeschwindigkeit.

Beschreibung 

R ist die weltweit vermutlich leistungsfähigste Software zur Bearbeitung statistischer Fragestellungen.

Das Webinar ist als Workshop aufgebaut. Nach jeweils kurzen Impulsen können die präsentierten Inhalte sofort ausprobiert werden.Es wird Wert auf eine aktivierende und sich gegenseitig unterstützende Zusammenarbeit gelegt.Zwischenfragen sind jederzeit herzlich willkommen und ausdrücklich erwünscht.

Die Übungen werden wechselnd in der gesamten Gruppe, in Kleingruppen oder individuell durchgeführt.

Ziel

Fortgeschrittene R Nutzer:innen bearbeiten mit Hilfe von R im Kurs folgende Fragestellungen:

Was ist eine gute Forschungshypothese? Wozu dienen statistische Tests? Welche Testverfahren gibt es? Wann verwenden Sie welches Testverfahren?

Als Ausgangspunkt zur Bearbeitung der o.g. Fragen nutzen Sie Ihre schon vorhandenen Kenntnisse der deskriptiven Statistik in R. Sie können in diesem Kurs Ihre Vorkenntnisse in konfirmatorischer Statistik entweder auffrischen und/oder diese Kenntnisse neu erwerben.

Nach Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage, mit Hilfe der konfirmatorischen Statistik Rückschlüsse aus Stichprobendaten auf die Zielpopulation zu ziehen.

Nach dem Kurs können Sie deskriptive statistische Fragestellungen mit Hilfe von R beantworten.

Inhalt

• Forschung: Begriffe der empirischen Forschung, Studientypen, Studiendesign einer klinischen Studie
• Wahrscheinlichkeiten: Worum geht es bei Wahrscheinlichkeiten, Modellen, Datenverteilungen, Schätzungen
• Statistisches Testen: Die 6-Schritt Systematik, Entwicklung einer Forschungshypothese, Daten testen und Testergebnis bewerten
• Statistische Tests: Anteile und Wahrscheinlichkeiten testen; Lagemaße vergleichen: t-Test, ANOVA, Chiquadrat-Test, McNemar-Test, Binomialtest, Nicht-parametrische Tests, Fehler der 1. und 2. Art.
• Behandlungseffekte quantifizieren: Punktschätzer, Konfidenzintervall, Signifikanz vs. Relevanz
• Zusammenhänge: Kovarianz, Korrelation, Regression

Teilnahmegebühr (intern)

Gebühr entfällt für Mitarbeitende der Charité

Teilnahmegebühr (extern)

Zugang nur für Mitarbeitende der Charité

Buchung 

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17.-19.04.2023

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