R hat neben den gängigen Funktionen auch noch viele Tricks auf Lager.  Aufgrund der Tatsache, dass R ein Programm ist, an dem jeder mitarbeiten kann stehen euch eine große Zahl an Paketen zur Verfügung (Liste aller zur Verfügung stehender Zusatzpakete), die immer den aktuellsten statistischen Trends entsprechen. Um diese Pakete zu nutzen, müsst ihr diese herunterladen. Dazu stehen euch zwei Möglichkeiten zur Verfügung – aus der R-Kommandozeile oder durch einen Befehl installieren. Dieser lautet

install.packages()

Wenn du beispielsweise das „psych“-Paket installieren möchten, geben Sie folgenden Befehl ein:

install.packages(“psych“)

Zum Teil benötigen die Pakete weitere Zusatzpakete. Diese werden automatisch durch den folgenden erweiterten Befehl mitinstalliert:

install.packages(“psych“, dependencies=TRUE)

Um das Paket mit seinen einzelnen Befehlen besser zu verstehen, besteht die Möglichkeit entweder in der Liste aller zur Verfügung stehender Zusatzpakete das pdf aufzurufen oder über die Hilfe-Funktion:

help(psych)

oder

?psych

Zur Aktivierung von Paketen gibst du folgendes ein:

library(psych)

Werden die Funktionen der Zusatzpakete nicht weiter benötigt, können diese mit

detach("package:psych")

deaktiviert werden. Die R-Basis- und Zusatzpakete lassen sich mit

update.packages(psych)

aktualisieren. Eine Übersicht darüber, welche Pakete und in welcher Version Sie installiert haben, erhalten Sie über den Befehl

installed.packages()

				

Du willst mehr Durchblick im Statistik-Dschungel?

 

Tipp:

Scheut euch nicht die Pakete zu laden oder auszuprobieren. Viele dieser ermöglichen es euch schneller an die Ergebnisse zu kommen, bzw. erledigen mit einem Befehl das, was vorher 5 oder mehr gewesen wären. Hier mal ein paar, die ich persönlich ganz nützlich finde:

foreign       : Datenimport von anderer Statistiksoftware in R
lattice       : Grafikpaket mit erheblichen Erweiterungen gegenüber dem Grafik-Basis-Paket
mnormt        : Power Analysis in R
psych         : einige Befehle speziell für Psychologie, aber sehr nützliche, wie "decribe", "describe.by", "error.bars"
pwr           : Power Analysis in R
rgl           : interaktives 3D Streudiagramm
scatterplot3d : 3D Streudiagramm
WriteXLS      : Datensatz kann als Exel-Datei geschrieben werden

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