6 Jahre R-Seminare / R-Kurse / R-Workshops: Erfahrungsbericht

Seit etwa 6 Jahren liegt mein beruflicher Fokus auf der Entwicklung und Durchführung von R-Workshops / R-Seminaren / R-Kursen. Zeit, über einige Erfahrungen zu reflektieren. R-Seminare: Wie kam es dazu? Nach dem Soziologie-Studium und einer kurz befristeten Stelle an der Medizinischen Fakultät der Universität Leipzig, wo ich Zusammenhänge von Lebensstilen und Ernährungsverhalten von Jugendlichen und … „6 Jahre R-Seminare / R-Kurse / R-Workshops: Erfahrungsbericht“ weiterlesen

R Markdown: Warum Ihr JETZT zu Quarto wechseln solltet

Zugegeben: Der Titel ist ein wenig provokativ. Wer über etablierte Projekte verfügt, in denen Markdown-Dokumente erstellt werden, muss nicht sofort alles über Bord werfen – der Code wird weiterhin funktionieren. Doch es gibt mehrere sehr gute Gründe, zu Quarto zu wechseln – besser jetzt als später. Doch zunächst etwas Hintergrund: Was haben Quarto und R … „R Markdown: Warum Ihr JETZT zu Quarto wechseln solltet“ weiterlesen

SQL-Datenbanken mit R ansprechen: Drei Strategien

R bietet mehrere Möglichkeiten, mit Datenbanken zu kommunizieren. Dieser Artikel richtet sich sowohl an R-Anwender, die noch nicht von R aus mit Datenbanken gearbeitet haben, als auch an solche, die dies bereits tun, aber bisher nur eine Möglichkeit genutzt haben. So kann jedeR den Ansatz auswählen, der für den jeweiligen Anwendungsfall am besten passt. SQL … „SQL-Datenbanken mit R ansprechen: Drei Strategien“ weiterlesen

Datenanalysen präsentieren: Warum ich nicht Powerpoint verwende

Was spricht gegen Powerpoint, wenn es darum geht, Ergebnisse von Datenanalysen zu präsentieren? Hier geht es mir um drei Aspekte: Automatisierung und Reproduzierbarkeit, Dateiformate, Dateigrößen. Powerpoint ist nicht schlecht! Es geht mir überhaupt nicht darum, Powerpoint schlecht zu machen. Ich halte es für ein großartiges Werkzeug. Es ist einfach zu nutzen, gut geeignet für Präsentationen, … „Datenanalysen präsentieren: Warum ich nicht Powerpoint verwende“ weiterlesen

Datenvisualisierung: Informative Boxplots in R (ggplot2 und mehr)

Boxplots geben einen schnellen Überblick über Verteilungen. Wie kann man sie informativer gestalten als das Standard-Boxplot? Hier geht es um Ideen mit ggplot2 sowie einigen Erweiterungspaketen. Zum Einstieg in ggplot2 siehe die folgenden Beiträge: Das folgende Video ist mein erstes, das auf einem Storyboard basiert – umgesetzt mit dem flexdashboard-Paket, das eine Erweiterung des R … „Datenvisualisierung: Informative Boxplots in R (ggplot2 und mehr)“ weiterlesen

Interaktive Kontrollelemente für R-Diagramme ohne Shiny! plotly, crosstalk

Wusstest Du, dass Du keine Shiny App programmieren musst, um Diagramme mit Checkboxen, Drop-Down-Feldern und Schiebereglern zu versehen für bequeme visuelle Daten-Exploration? Shiny ist zweifellos ein großartiges Werkzeug – hat jedoch den Nachteil, dass R laufen muss, um die Shiny App zu bedienen – sei es auf einem Webserver oder auf einem lokalen Rechner. plotly … „Interaktive Kontrollelemente für R-Diagramme ohne Shiny! plotly, crosstalk“ weiterlesen

Eigene R-Pakete erstellen: Warum und wann?

Warum und wann ist es sinnvoll, eigene R-Pakete zu erstellen? Dieser Beitrag richtet sich an R-Anwender, die regelmäßig R-Code schreiben (oder vorhandenen Code anpassen), vielleicht auch schon eigene Funktionen geschrieben haben – aber es bisher nicht als ihre Aufgabe gesehen haben, ein eigenes R-Paket zu erstellen. Finden Sie sich in dieser Beschreibung wieder? Dann ist … „Eigene R-Pakete erstellen: Warum und wann?“ weiterlesen

R für Umsteiger von Excel und SPSS: Automatisierte Berichte

In den letzten Jahren wurden mehrfach Artikel publiziert, die auf ein gravierendes Problem hinwiesen: Schätzungen zufolge sind deutlich mehr als die Hälfte der prä-klinischen Studienergebnisse nicht reproduzierbar. Wissenschaftliche Studienergebnisse oft nicht reproduzierbar So titelte das Wall Street Journal im Dezember 2011: “Scientists‘ Elusive Goal: Reproducing Study Results“. In der New York Times hieß es im … „R für Umsteiger von Excel und SPSS: Automatisierte Berichte“ weiterlesen

10 Gründe, RStudio zu verwenden

RStudio ist nicht umsonst eine sehr populäre Entwicklungsumgebung für die freie Software R für Statistik, Datenaufbereitung, Data Mining und Machine Learning. 10 Gründe, RStudio zu nutzen – vielleicht ist auch für erfahrene RStudio-Anwender noch eine Überraschung dabei: 1. Sehr informative, übersichtliche Arbeitsumgebung Die Arbeitsumgebung ist in vier Bereiche unterteilt, die jeweils durch Reiter zusätzlichen Platz … „10 Gründe, RStudio zu verwenden“ weiterlesen