3.1 Softwares des Kurses

Wir werden in diesem Kurs mit drei kostenfreien Softwares arbeiten:

  • R: R ist eine statistische Programmiersprache zur Analyse von Daten. Durch R werden wir Daten bereinigen, umstrukturieren und exportieren. Zudem verwenden wir R, um Visualisierungen zu erstellen. Datenvisualisierung ist ein zentraler Bestandteil der Datenanalyse, da wir durch Visualisierungen Muster in Daten erkennen können, die aus den Rohdaten schwer zu entnehmen sind. Zudem verwenden wir R für die Dokumentation unserer Ergebnisse. Die Dokumentation ist wichtig, da wir auch Jahre nach unserer Analyse verstehen möchten, wie wir die Daten ausgewertet haben. In SPSS oder Jamovi ist dies deutlich schwerer.
  • R-Studio: R-Studio ist eine Entwicklungsumgebung für die Programmiersprache R. Sie umfasst eine grafische Benutzeroberfläche und vereinfacht die Arbeit mit R.
  • Jamovi: Jamovi ist eine Software mit der man die gängigsten statistischen Verfahren in einer grafischen Benutzeroberfläche umsetzen kann. In diesem Kurs verwenden wir Jamovi zur Berechnung der Verfahren und werden die Ergebnisse in R überführen. Zwar wird in der empirischen Sozialforschung häufig SPSS eingesetzt. SPSS ist allerdings kostenpflichtig und umfasst viele Verfahren, die wir in diesem Kurs nicht benötigen. Jamovi hat den Vorteil, dass es kostenlos ist und eine ähnliche Oberfläche wie SPSS hat. Der Transfer zu SPSS ist daher relativ einfach. Ein weiterer Grund für Jamovi ist, dass es sich sehr einfach mit R integrieren lässt.

3.1.1 Download der Software

Du drei Softwares sind unter folgenden Links kostenfrei für Mac und Windows zugänglich. Lade die Software gleich jetzt herunter. Wir werden alle drei Softwares bereits in diesem ersten Modul verwenden.

  • R > 3.6.1: Lade zunächst R in der Version 3.6.1 oder größer herunter.
  • R-Studio: Lade anschließend die neueste Version von R-Studio herunter.
  • Jamovi 1.0.5 solid. Zuletzt brauchen wir die neueste Version von Jamovi. Lade bitte die Version 1.0.5 solid herunter.

3.1.2 Warum so viele Softwares?

Es ist heutzutage nicht mehr möglich Statistik ohne Software zu betreiben. Wir haben allerdings in diesem Kurs versucht, diejenigen Softwares zu verwenden, mit denen du am einfachsten statistische Verfahren berechnen und Daten auswerten kannst. Ein paar Fragen könntest du dir an dieser Stelle dennoch stellen:

  • Warum nicht alles in R?: R hat zu Beginn eine steile Lernkurve. Aus diesem Grund werden wir uns die ersten beiden Wochen intensiv mit R befassen. Viele statistische Verfahren lassen sich auch direkt in R berechnen (z.B. psych, car). Jedoch muss man, um selbst einfache Verfahren zu berechnen, häufig mehrere Pakete installieren und diese verstehen. Wir vermeiden dies in diesem Kurs, indem wir die Analysen in Jamovi umsetzen.
  • Warum nicht alles in SPSS?: SPSS eignet sich sehr gut dafür, statistische Verfahren zu rechnen. SPSS ist allerdings kostenpflichtig. Da es kostenfreie Alternativen gibt, die alle Verfahren dieses Kurses abdecken, rechnen wir mit Jamovi. Wenn man Jamovi verstanden hat, ist der Transfer zu SPSS sehr einfach.
  • Warum überhaupt R?: Keine Datenanalyse kommt ohne die Reinigung, die Transformation oder die Visualisierung von Daten aus. Stell dir beispielsweise vor du möchtest weiblich statt female in einem Datensatz schreiben. Solche Datenveränderungen lassen sich in R sehr elegant mit dem Paket tidyverse lösen, welches wir umfassend in diesem Kurs verwenden werden. Zudem ermöglicht uns das Paket ggplot2, die Visualisierung von Daten. In Excel oder SPSS haben wir häufig nicht die volle Kontrolle wie unsere Datenvisualisierungen aussehen sollen. Mit Hilfe von ggplot2 lassen sich schöne Visualisierungen erstellen, die du beispielsweise in deiner Bachelorarbeit erstellen kannst.