Reproducible Research with R

Kursbeschreibung

Dieser Kurs führt die Teilnehmenden zu einem reproduzierbaren, von R unterstützten Forschungsablauf. Er vermittelt den Teilnehmenden Kenntnisse darüber, wie sie ihre Daten und Analysen so aufbereiten, dass andere Forschende verstehen (und schließlich reproduzieren) können, wie Zahlen und statistische Tests schrittweise aus den Rohdaten erstellt wurden.

Wir werden R (und RStudio) als interpretierte Programmiersprache verwenden. Der Kurs wird Online-Lektionen auf DataCamp und maßgeschneiderte Übungen mit vier 4-stündigen praktischen Sitzungen kombinieren.

Dieser Kurs wird großzügig von DataCamp unterstützt, indem der kostenlose Zugang zu Online-Lernmaterial für R für unseren Kurs bereitgestellt wird.

Lernziele

• die Bedeutung von reproduzierbarer Forschung verstehen
• die Datenanalyse in R mit Hilfe des tidy-Ansatzes erlernen
• in der Lage sein, Daten mit ggplot2 zu visualisieren
• den Prozess zur Erstellung eines vollständig reproduzierbaren Analyse-Notizbuchs verstehen
• eine Einführung in lineare Modelle erhalten
• in der Lage sein, eine Prä-Registrierung durchzuführen und registrierte Berichte zu verstehen
• lernen, wie man einen Datenmanagementplan erstellt und Informationen über offene Datenspeicher erhalten 
• die Nützlichkeit von Metadaten verstehen
• eine Einführung in Open-Access-Publikationsmodelle im Vergleich zu traditionellen Modellen erhalten

Dozent

Ulf Tölch, AG und Projektteam Leiter Ausbildung, Training & Qualität in der Forschung

Teilnahmevoraussetzungen

Eine gewisse Erfahrung mit R ist erforderlich. Diese kann durch den Abschluss der beiden DataCamp-Kurse erworben werden: Einführung in R und Intermediate R.