Seit neuestem gibt es eine useR!-Gruppe in Kassel. Das erste Treffen ist für den 24.06.2010 im Technologie- und Gründungszentrum (FiDT) geplant.

Neben einer kurzen Einführung wird es um GUIs, Pakete und und “R Scene” gehen, eher allgemeien Themen eben. Darüber hinaus wüird vor allem auch organisatorisches angesprochen werden.

Wer Interesse hat, ist herzlich willkommen: http://www.meetup.com/Kassel-useR-Group/

R verfügt, im Gegensatz zu anderen Statistikprogrammen über mehrere Variablentypen. Während in der Regel mit einer Excel-ähnlichen Ansicht gearbeitet wird, sind in R auch Vektoren, Matrizen, Listen, Faktoren und mehr. Als Neu-/Umsteiger kann dies durchaus verwirrend sein. Christopher Bare hat in seinem Blog einen kleinen Beitrag über die verschiedenen Variablentypen geschrieben. Sehr empfehlenswert!

Die vielleicht größte Umstellung für jemanden, der von SPSS oder Stata zu R kommt, ist sicherlich die grafische Oberfläche (GUI). Gerade von SPSS ist man ja gewohnt, dass viele Sachen über Menüs erledigt werden können. Das trifft sowohl für Datenmanipulation als auch für Analysen zu. Zwar bietet die Syntax in beiden Programmen meiner Meinung nach besonders bei Analysen einen großen Vorteil, die Datenübersicht ist damit aber natürlich nicht in gleichem Maße gegeben. Also bieten die beiden kommerziellen Programme einen Vorteil bei der Datenansicht. Die reine R-GUI ist dagegen im Vergleich recht “asketisch” gehalten.

Aber R wäre nicht R, wenn sich das Problem nicht lösen ließe. Ich habe bereits früher einige verfügbare GUIs verglichen und damals StatET meinen Segen gegeben. Mitlerweile bin ich von der Entscheidung wieder etwas abgewichen (vielleicht bin ich einfach auch nur zu sprunghaft ). Mein aktueller Favorit ist aktuell ganz klar JGR – allerdings nur in Verbindung mit dem Deducer-Paket. JGR an sich ist ja bereits ganz nett, wird meiner Meinung nach aber erst mit Deducer wirklich herausragend. Im Grunde wird JGR nur um einige Befehle erweitert: So lassen sich einige statistische Tests durchführen (Deskriptive Analysen, Kreuztabellen, diverse Signifikanztests und Regressionsmodelle). Allerdings bringt das Paket auch einen wunderbaren “Data Viewer” mit. Dies bietet einen wunderbaren Überblick über die Daten. Zudem stehen einige Tools zur Datenmanipulation zur Verfügung. Das Aussehen und die Haptik ist dabei eng an SPSS angeleht.

Für mich im Moment die beste GUI und sehr empfehlenswert…

Da ich hier in Zukunft öfter mal die Programmiersprache R ansprechen bzw. verwenden werde, möchte ich an dieser Stelle (und am Anfang des Blogs) eine kurze Vorstellung vornehmen.

Bei R handelt es sich im Grunde um eine frei verfügbare Programmiersprache und den dazugehörigen Softwareaufbau. Das Programm kann dabei um viele Funktionen erweitert werden. Aktuell gibt es über 2200 weitere Pakete, die so ziemlich jede statistische Funktion abdecken (soweit ich das beurteilen kann).

Wer sich einen weiteren Einblick verschaffen möchte, was R alles kann und wofür R alles verwendet werden kann, sollte vielleicht hier vorbeischauen. Dort gibt es eine etwa 30minütige Einführung mit dazugehörigen Folien zum Herunterladen. Die Videos sind als Download und als Youtube-Video verfügbar.

Ich kann die Videos nur jedem ans Herz legen, der mal ein wenig in R hineinschnuppern will.