R ist aus der heutigen sozialwissenschaftlichen Datenanalyse nicht mehr wegzudenken. Doch der Einstieg in das R-Universum kann herausfordernd sein. R Essentials bietet eine praxisnahe und leicht verständliche Einführung in die Arbeit mit der Statistiksoftware R. In 20 strukturierten Lernschritten begleitet das Buch von den ersten Anfängen bis hin zur Realisierung komplexer Analysen.Die Leserinnen und Leser lernen, wie sie Daten importieren, transformieren und visualisieren, mit Fehlern umgehen und die Stärken von R für ihren Analyse-Workflow nutzen. Dabei wird R nicht nur als Tool, sondern als Sprache vermittelt – mit zahlreichen praxisnahen Beispielen und hilfreichen Tipps für den Alltag.Dieses Buch führt Neulinge wie auch Fortgeschrittene sicher und fokussiert durch die Welt von R und macht es zu einem unverzichtbaren Begleiter für angehende Sozialwissenschaftlerinnen und Sozialwissenschaftler, die ihre Datenanalysekompetenzen auf ein neues Level heben möchten.Es steht ein praxisnahes Anwendungsbeispiel mit umfassend kommentiertem R-Code online zur Verfügung. Das entsprechende GitHub-Repositorium kann über die Produktseite des Buches auf SpringerLink aufgerufen werden.

R ist aus der heutigen sozialwissenschaftlichen Datenanalyse nicht mehr wegzudenken. Doch der Einstieg in das R-Universum kann herausfordernd sein. R Essentials bietet eine praxisnahe und leicht verständliche Einführung in die Arbeit mit der Statistiksoftware R. In 20 strukturierten Lernschritten begleitet das Buch von den ersten Anfängen bis hin zur Realisierung komplexer Analysen.Die Leserinnen und Leser lernen, wie sie Daten importieren, transformieren und visualisieren, mit Fehlern umgehen und die Stärken von R für ihren Analyse-Workflow nutzen. Dabei wird R nicht nur als Tool, sondern als Sprache vermittelt – mit zahlreichen praxisnahen Beispielen und hilfreichen Tipps für den Alltag.Dieses Buch führt Neulinge wie auch Fortgeschrittene sicher und fokussiert durch die Welt von R und macht es zu einem unverzichtbaren Begleiter für angehende Sozialwissenschaftlerinnen und Sozialwissenschaftler, die ihre Datenanalysekompetenzen auf ein neues Level heben möchten.Es steht ein praxisnahes Anwendungsbeispiel mit umfassend kommentiertem R-Code online zur Verfügung. Das entsprechende GitHub-Repositorium kann über die Produktseite des Buches auf SpringerLink aufgerufen werden.

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