18.-19.-20. Juni 2024

09:00 - 13:00

Dr. Paul Schmidt

7 bis 15

online

Deutsch

Dieser Kurs steht Personen aus allen Fakultäten offen. Das Angebot richtet sich sowohl an Doktoranden in der Anfangs-, Arbeits- oder Abschlussphase ihrer Promotion als auch an PostDocs.

kostenfrei

Dieser Kurs ist für Personen in der Wissenschaft konzipiert, die bereits Erfahrung mit R haben, jedoch mehr über die Anwendungsmöglichkeiten von statistischen Analysen und/oder der strukturierten und effizienten Nutzung von R generell erfahren wollen. Dies ist ein fortgeschrittener Kurs, setzt also bestimmte Grundkenntnisse voraus, darunter die grundlegende Handhabung von R und RStudio, inklusive Datenimport und -export, Datentypen, einfache grafische Darstellung, Analyse mit linearer Regression, erste Grundlagen des tidyverse, sowie den Ablauf des wissenschaftlichen Arbeitens von der Hypothesenbildung bis zur Publikation. Das Hauptziel des Kurses besteht darin, die R Syntax und das statistische Wissen auf eine intuitive und anwendbare Weise zu vermitteln. Besonderer Wert wird auf die praktische Anwendung gelegt. Daher werden die unten aufgeführten Methoden und die zugrundeliegende Theorie anhand von anschaulichen Beispielen erläutert.

• Statistik:
  • Lineare Modelle
  • (Mehrfaktorielle) Varianzanalyse (ANOVA)
  • Mittelwertvergleiche mit post-hoc Tests
  • Kritische Diskussion zu p-Werten und Signifikanz
  • Kritische Diskussion zu t-Test oder Tukey-Test
  • Versuchsdesigns (Blockanlage, Spaltanlage)
  • Erster Ausblick: Gemischte Modelle
• Datenverarbeitung und -aufbereitung:
  • Effizientes und kontrolliertes Analysieren von mehreren Datensätzen
  • Professionelle Erstellung verschiedener Graphen; Einsatz von Paketen wie ggplot2, desplot
  • Reproduzierbare Analysen (inklusive Einführung in R Markdown)

Ich habe 2019 meine Promotion im Fachgebiet Biostatistik an der Universität Hohenheim abgeschlossen und arbeite seitdem als Data Scientist in den Life Sciences bei BioMath. Außerdem habe ich bereits über 40 Workshops in R und Python für Einsteiger und Fortgeschrittene gegeben. Ich mag es, wenn komplizierte Methoden gut erklärt werden, wenn Ergebnisse prägnant und anschaulich präsentiert werden und wenn R/Python auf scheinbar magische Weise Ergebnisse liefern. Mehr hier: schmidtpaul.github.io