Hier lernen ÄrztInnen die Datenanalyse in R!
Du möchtest die Datenanalyse in R von der Pike auf lernen und bist stundenlanges Trial & Error satt? Dann bist du hier genau richtig!
Worum es geht?
In diesem Kurs lernst du die Programmiersprache R und analysierst deine Daten wissenschaftlich korrekt - auf Publikationsniveau.
Wir bringen dir die Grundlagen der Statistik bei, sodass du die Methodik deiner Dissertation bzw. Studie spielend verteidigen kannst.
Wir erklären die, welche Parameter in deiner Dissertation berichtet werden sollten, und welche du für Publikationen brauchst.
Wir haben alle Inhalte speziell an die Bedürfnisse der medizinischen Forschung angepasst.
Wir geben dir:
1. Schritt-für-Schritt Videoanleitungen in jeder Lektion
2. Ein detailliertes Kursskript zum Mitarbeiten und Nachschlagen
3. Fertige R-Skripte für deine Datenanalyse
4. Textbausteine auf Deutsch und Englisch für deinen Methoden- und Ergebnisteil
5. Praktische Vorlagen für den Aufbau deines Datensatzes
6. Einfache Anleitungen für deine Grafiken und Tabellen nach APA
Unser Motto lautet: 1x aber dafür richtig.
Mit unseren Kursen meisterst du die Analyse deiner Promotions- oder Studiendaten schon beim ersten Versuch!
Du willst mehr Infos? Dann bitte hier entlang.....
R ist ein fantastisches Statistiktool um deine Daten zu analysieren. R ist kostenlos, schnell, bietet unendliche Möglichkeiten und – hast du das Skript einmal gebaut – immer wieder verwendbar. Perfekt!
Doch trotz dieser vielen Vorteile scheitern 95% der Nutzer gleich zu Beginn.
Mir – Magdalene – ging es ganz genauso. Als Wissenschaftlerin und Statistikberaterin hat es mich immer geärgert, dass ich zwar anscheinend die kompliziertesten Modelle und Techniken erlernen kann, aber nicht gut genug bin, um die einfachsten Analysen in R durchzuführen.
Das lag aber nicht daran, dass ich die Tests nicht rechnen konnte, denn soweit bin ich gar nicht erst gekommen.
Ich bin schon daran gescheitert, meine Datensätze in R einzulesen!
Eckige Klammern, runde Klammern, Matrizen und Vektoren – alles viel zu kompliziert für mich. Trotz vieler Versuche gab ich irgendwann auf.
Als Simon in mein Team kam und mir erzählte, dass er Doktoranden und Wissenschaftlern in anfängerfreundlichen Kursen zeigt wie die Datenanalyse in R funktioniert und diese Kurse auch noch gut und gerne besucht werden, konnte ich es kaum glauben.
Anfängerfreundlich und R, das passte für mich überhaupt nicht zusammen.
Aber je öfter er mir bei aufkommenden Fragen in R erklärte, wie das Problem ganz einfach gelöst werden kann, desto optimistischer wurde ich.
Schritt für Schritt zeigte mir Simon, wie ich meine Daten zuerst in Excel vorbereite und dann in R einlese und formatiere, damit R überhaupt versteht, was ich von ihm will.
Kurz gesagt, er hat mir beigebracht, mit R zu kommunizieren (machen wir uns nichts vor, diese Kommunikation ist recht einseitig, R hat auf seine Standards bestanden und ich habe mich angepasst – aber immerhin reden wird miteinander).
Durch Simons unendliche Geduld bin ich mittlerweile in der Lage, meine Daten in R zu analysieren und – das ist besonders relevant in meinem Job – spezifische Analysen, die ich in SPSS nicht machen kann, direkt in R zu berechnen.
Nachdem ich schließlich etliche Erfolgserlebnisse in R vorweisen konnte, war ich überzeugt, dass nicht nur ich, sondern jeder R lernen kann.
Da ich mich besonders gut in der Medizinstatistik auskenne und genau weiß, welche Fragestellungen für Ärzte relevant sind, beschlossen wir von nun an, gemeinsam Medizinern die Datenanalyse in R beizubringen.
Nachdem ich schließlich etliche Erfolgserlebnisse in R vorweisen konnte, war ich überzeugt, dass nicht nur ich, sondern jeder R lernen kann.
Da ich mich besonders gut in der Medizinstatistik auskenne und genau weiß, welche Fragestellungen für Ärzte relevant sind, beschlossen wir von nun an, gemeinsam Medizinern die Datenanalyse in R beizubringen.
Und nun, nach fast einem Jahr Entwicklungszeit ist er endlich fertig:
Der erste deutschsprachige Onlinekurs, in dem Ärzte die statistische Analyse ihrer Daten in R erlernen können.
Wir fokussieren in diesem Kurs absichtlich die Grundlagen der statistischen Datenanalyse in R, – denn nur so kannst du in R erfolgreich werden.
Was beinhaltet unser Kurs:
- In acht Lektionen zeigen wir dir nicht nur detaillierte Videoanleitungen bzgl. aller Aspekte der basalen Datenanalyse in R, sondern
- geben dir Beispieldatensätze, mit deren Hilfe du genau verstehst, wie deine Daten in Excel aufbereitet werden müssen, damit R überhaupt bereit ist, mit dir zu reden.
- Wir liefern dir R-Skripte, die du ganz einfach an deine eigenen Datensätze anpassen kannst.
-
Wir bieten dir ein detailliertes Kursskript, in dem du nachlesen kannst, wie dein Code in R aussehen muss und welche die statistischen Hintergründe sind.
- Du bekommst nach jeder Lektion ein Quiz, mit dem du überprüfen kannst, ob du wirklich alles verstanden hast.
- Wir schenken dir Vorlagen für deine Tabellen und Grafiken, damit deine Datenanalyse einfach wunderschön wird.
- Du bekommst Formulierungen auf Deutsch und Englisch, um deine Ergebnisse korrekt zu berichten.
- Erlerne R mit anderen zusammen in unserer exklusiven Facebook-Gruppe!
Was uns wichtig ist:
Wir finden, Datenanalyse sollte einfach sein. Deshalb geben wir dir gut durchdachte Lehrmaterialien und beginnen wirklich ganz am Anfang.
- Wir verwenden ausschließlich Beispiele aus der medizinischen Forschung, damit du sofort verstehst, worum es geht.
- Unsere Kursinhalte sind wissenschaftlich korrekt aufbereitet und ermöglichen es dir, deine Daten einfach, aber auf hohem Niveau auszuwerten und zu berichten.
- Unser Kurs basiert auf 10-jähriger Erfahrung in der Statistikberatung mit Ärzten, somit wirst du als Mediziner ganz sicher von diesem Kurs profitieren.
- Wir mögen keine 08/15-Lösungen, sondern erklären alle Themengebiete einfach, aber gründlich.
- Unser Kurs ist ein Fahrplan für deine Datenanalyse und kein Sammelsurium an Möglichkeiten.
- Am Ende dieses Kurses wirst du die deskriptive Statistik (deiner Promotion oder Studie) und erste einfache Gruppenvergleiche abgeschlossen haben.
Was du lernen wirst:
- Wie du R und RStudio installierst
- Wie R und RStudio aufgebaut sind
- Wie du deine Variablen für die Analyse in Excel vorbereitest und sie dann erfolgreich in R einliest
- Wie du deinen Datensatz in R formatieren musst, damit du mit ihnen rechnen kannst
- Wie du mit fehlenden Werten umgehen solltest
- Wie du eine Ausreißeranalyse durchführst (in der Medizin besonders wichtig!)
- Wie du deine deskriptive Statistik berechnest und tabellarisch darstellst (nach APA)
- Wie du Korrelationstests berechnest und plottest
- Wie du Häufigkeitstabellen erstellst und Gruppen vergleichst
- Wie du deine Daten auf Normalverteilung prüfst und was zu tun ist, wenn die Daten nicht normalverteilt sind
Jeder dieser Abschnitte entspricht einer ausführlichen Lektion, somit bleiben keine Fragen offen!
Da wir die Themengebiete des Kurses an dieser Stelle nur anreißen können, findest du hier eine detaillierte Auflistung der Inhalte jeder Lektion:
Wir sind absolut sicher, dass dir dieser Kurs dabei helfen wird, den Einstieg in die Datenanalyse mit R zu finden.
In all den Jahren hätte ich mir gewünscht, dass mir jemand die Grundlagen von R erklärt. Stattdessen habe ich den Einstieg viel zu hoch gewählt. Ich wollte einfach nur rechnen und hatte keine Ahnung, warum es nicht funktioniert. Jetzt habe ich endlich Erfolgserlebnisse und verstehe, wie es geht!
Wir versprechen dir:
Wenn du diesen Kurs Schritt für Schritt durcharbeitest, wirst auch du erfolgreich mit R arbeiten können. Hast du erst die Grundlagen gemeistert, werden weiterführende Analyseverfahren wie die ANOVA, Regression oder die Kreuztabelle für dich sehr einfach zu erlernen sein.
Du wirst sofort verstehen, was zu tun ist – denn du hast die Grundlage der Datenanalyse in R verstanden.
Du möchtest gerne mehr erfahren?
Dann leg doch einfach mal los, und installiere R! Im folgenden Video zeigen wir dir, wie das geht, und wie R und R Studio aufgebaut sind.
Um einen ersten Einblick in den Kurs zu bekommen, schau dir hier die Vorschau an:
Course plan
Herzlich Willkommen!
Deine ersten Schritte
Einführung in R
Daten einlesen in R
Variablen aufbereiten
Daten formatieren in R
Fehlende Werte
Ausreißeranalyse
Deskriptive Statistik
Korrelationen
Häufigkeitstabellen
Exkurs: Prüfung auf Normalverteilung
Dein Bonus
Deine nächsten Schritte
