Generelle Informationen zum Kurs
1
Tutorial 1: Installation und Aufbau von R und R-Studio
1.1
Installation von R
1.2
Installation von R-Studio
1.3
Aufbau von R-Studio
1.3.1
Source: Code schreiben
1.3.2
Konsole: Ergebnisse des Codes anzeigen
1.3.3
Environment: Überblick über Objekte & Daten
1.3.4
Files/Plots/Packages etc.: Visualisierung, Hilfe
1.4
Take-Aways
1.5
Weitere Tutorials zu diesen Schritten
2
Tutorial 2: Workflow in R
2.1
Definition des Arbeitsverzeichnisses
2.2
Packages
2.2.1
Installation von Packages
2.2.2
Aktivierung von Packages
2.2.3
Infos zu Packages
2.3
Hilfe
2.3.1
Hilfe zu Funktionen
2.3.2
R-Skript stoppen
2.4
Speichern, Laden & Aufräumen
2.4.1
Speichern von Code
2.4.2
Speichern von Work Spaces
2.4.3
Laden von Work Spaces
2.4.4
Aufräumen des Work Spaces
2.4.5
Take Aways
2.5
Weitere Tutorials zu diesen Schritten
3
Tutorial 3: Objekte & Strukturen in R
3.1
Datentyen
3.1.1
Zahlen
3.1.2
Text
3.1.3
Faktoren
3.1.4
Datumsangaben
3.1.5
Fehlende Daten
3.1.6
Logische/andere Operatoren und Ausdrücke
3.2
Objekttypen
3.2.1
Skalare
3.2.2
Vektoren
3.2.3
Matrizen & Dataframes
3.2.4
Listen
3.2.5
Weitere Objekttypen
3.3
Take Aways
3.4
Weitere Tutorials zu diesen Schritten
3.5
Übungsaufgabe
3.5.1
Aufgabe 3.1
3.5.2
Aufgabe 3.2
4
Tutorial 4: Daten ein-/auslesen & inspizieren
4.1
Objekte ein- und auslesen
4.1.1
.csv Files
4.1.2
Text-Files
4.1.3
Packages für weitere Dateiformate
4.2
Objekte inspizieren
4.2.1
Skalare inspizieren
4.2.2
Vektoren inspizieren
4.2.3
Dataframes inspizieren
4.2.4
Listen inspizieren
4.3
Informationen über Objekte
4.3.1
Anzahl an Elementen, Zeilen & Spalten
4.4
Take Aways
4.5
Weitere Tutorials zu diesen Schritten
4.6
Übungsaufgabe
4.6.1
Aufgabe 4.1
4.6.2
Aufgabe 4.2
4.6.3
Aufgabe 4.3
4.6.4
Aufgabe 4.4
5
Tutorial 5: Daten manipulieren
5.1
Objekte zeilen-/spaltenweise filtern
5.1.1
Spaltenweise filtern
5.1.2
Zeilenweise filtern
5.1.3
Spalten- und zeilenweise filtern
5.2
Werte eines Objekts manipulieren
5.2.1
Ausgewählte Werte ersetzen
5.2.2
Daten sortierten
5.3
Take Aways
5.4
Weitere Tutorials zu diesen Schritten
5.5
Übungsaufgabe
5.5.1
Aufgabe 5.1
5.5.2
Aufgabe 5.2
5.5.3
Aufgabe 5.3
5.5.4
Aufgabe 5.4
6
Tutorial 6: Deskriptive Statistik
6.1
Deskriptive Statistik
6.1.1
Absolute Werte
6.1.2
Mittelwert, Standardabweichung, etc.
6.1.3
Fehlende Werte
6.2
Daten zu einem höheren Level aggregieren
6.3
Take Aways
6.4
Weitere Tutorials zu diesen Schritten
6.5
Benotete Aufgabe in R I
6.5.1
Aufgabe 6.1
6.5.2
Aufgabe 6.2
6.5.3
Aufgabe 6.3
6.5.4
Aufgabe 6.4
7
Tutorial 7: Funktionen & Bedingungen in R
7.1
if-else-Bedingungen
7.1.1
if-Bedingungen
7.1.2
if-else-Bedingungen
7.2
Loops
7.3
Take Aways
7.4
Weitere Tutorials zu diesen Schritten
7.5
Übungsaufgabe
7.5.1
Aufgabe 7.1
7.5.2
Aufgabe 7.2
8
Tutorial 8: Einfuehrung in die automatisierte Inhaltsanalyse
9
Tutorial 9: Einlesen & Datentypen
9.1
Einlesen von Text-Files & Encoding-Probleme
9.2
Datentypen
9.2.1
Datenformate
9.3
Take Aways
9.4
Weitere Tutorials zu diesen Schritten
9.5
Benotete Aufgabe in R II
9.5.1
Aufgabe 9.1
9.5.2
Aufgabe 9.2
9.5.3
Aufgabe 9.3.
9.5.4
Aufgabe 9.4.
10
Tutorial 10: Bereinigung von Text
11
Tutorial 11: Deskriptive Statistik & Diktionaere
12
Loesungen zu den Aufgaben
12.1
Lösungen zu Tutorial 3
12.1.1
Aufgabe 3.1
12.1.2
Aufgabe 3.2
12.2
Lösungen zu Tutorial 4
12.2.1
Aufgabe 4.1
12.2.2
Aufgabe 4.2
12.2.3
Aufgabe 4.3
12.2.4
Aufgabe 4.4
12.3
Lösungen zu Tutorial 5
12.3.1
Aufgabe 5.1
12.3.2
Aufgabe 5.2
12.3.3
Aufgabe 5.3
12.3.4
Aufgabe 5.4
12.4
Lösungen zu Tutorial 6
12.4.1
Aufgabe 6.1
12.4.2
Aufgabe 6.2
12.4.3
Aufgabe 6.3
12.4.4
Aufgabe 6.4
12.5
Lösungen zu Tutorial 7
12.5.1
Aufgabe 7.1
12.5.2
Aufgabe 7.2
Forschungsseminar: Text as data
10
Tutorial 10: Bereinigung von Text