R-Workshop

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Liebe Psychos,
mal wieder hat eure Fachschaft einen super interessanten Workshop für euch organisiert: Christopher Harms wird euch am Freitag, den 08.06.2018 von 09:00 Uhr bis 16:00 Uhr und Samstag, den 09.06.2018 von 09:00 Uhr bis mittags im Seminarraum 3 an unserem Institut das Statistikprogramm R näherbringen. Eine detailliertere Seminarbeschreibung findet ihr unten. Teilnehmen können bis zu 25 Studierende. Sollten sich mehr Teilnehmende anmelden, wird unter allen Anmeldungen gelost. Um teilnehmen zu können schickt ihr
euren vollständigen Namen, euer Geburtsdatum und euer Semester (+ Angabe, ob ihr Bachelor- oder Masterstudierende seid) an workshops@fs-psychologie-bonn.de (Bitte prüft in eurer Mail, ob ihr alle erforderlichen Daten mitschickt :)). Anmeldungen werden bis zum 01.06.2018 entgegengenommen. Ihr erhaltet dann so schnell wie möglich eine Zusage per Mail mit weiteren Informationen.
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WICHTIG: Um an dem Workshop teilnehmen zu können, benötigt ihr an beiden Tagen eure eigenen Laptops!!  Wir versorgen euch auch mit Mehrfachsteckern, sodass ihr mit Strom versorgt seid. Falls ihr eine Zusage von uns bekommt, erhaltet ihr einige Tage vor dem Seminar eine Mail von Herrn Harms mit den Links zu R und RStudio, sodass ihr das Programm vorab auf euren Geräten installieren könnt (und sollt :)).
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Beste Grüße
Eure Fachschaft

„Mit SPSS schnell mal einen Mittelwertsunterschied rechnen und testen? Klar, das geht. Für reproduzierbare Analysen eignet sich es sich jedoch immer weniger. R ist ein freies und kostenloses Statistik-Programm, das für nahezu alle statischen Fragen
eine Lösung bieten kann und mehr und mehr zum Standard-Programm für Datenanalysen wird – auch wenn es auf
den ersten Blick vielleicht weniger intuitiv als SPSS wirkt. In unserem Workshop geht es um die Grundlagen von R: Daten
einlesen, bearbeiten, auswerten und speichern. Dazu könnt ihr gerne eure eigenen Daten (z.B. Bachelor- oder Masterarbeiten, Projektarbeiten usw.) mitbringen und direkt im Workshop auswerten. Neben klassischen Analyseverfahren wie t-Test, Faktorenanalyse und linearer Regression, schauen wir auch auf Power-Analysen.“