Einführung in R

Die Auswertung von wissenschaftlichen Daten mit R ist nicht schwierig und bietet unzählige Möglichkeiten zur Darstellung und Analyse. Im folgenden werden die grundlegenden Schritte aufgezeigt.

R Installieren

Installationspakete für R und RStudio können von dieser Seite herunterladen und installieren Zuerst sollte R installiert werden Danach wird die Oberfläche RStudio installiert Starte danach RStudio

Beispiel: Clusteranalyse

Erstelle eine neuen Ordner für die Analyse (z.B. IntroR) Lade nun den Beispieldatensatz deinen PC und kopiere ihn in diesen Ordner

aehnlichkeiten5j0123 (XLSX, 13.53 KB){.tm-download file-xlsx}

Kopiere folgenden Code in R Studio

data = read.csv("Aehnlichkeiten5J0123.csv")

rownames(data) = data$X
data$X = NULL

#data$X.1 = NULL

d = dist(scale(data))
hc = hclust(d, method = "complete")

plot(hc)

# principle component analysis

res = prcomp(scale(data))
plot(res)
biplot(res)

Experiment: Pflanzenwachstum

root shoot ratio (XLSX, 19.15 KB){.tm-download file-xlsx}

Vorgehen

.xlsx "aufräumen" und als .csv abspeichern Daten in R importieren Datentypen prüfen grob graphisch darstellen für ersten Einblick Relevante Messwerte wählen & Gruppen zuteilen Spezifischen Plot erstellen Unterschiede zwischen Gruppen testen