By Katharina Manderscheid

Von besonderem Nutzen ist die kostenlos verfügbare OpenSource Programmiersprache R für sozialwissenschaftliche ForscherInnen, da hier neben den Standardtechniken eher spezifische Verfahren mit stärker visuellem Anteil, wie die Korrespondenzanalyse, integriert sind. Aber auch für tabellarische Darstellungen von Auswertungsergebnissen, die für Forschungsberichte und Veröffentlichungen verwendet werden können, erweist sich R flexibel und anpassungsfähig. Das Buch richtet sich explizit an SozialwissenschaftlerInnen und deren spezifische Daten und Analysetechniken. Dabei soll es sowohl Studierenden am Anfang ihres Studiums, begleitend zu einer Statistikeinführung, als auch fortgeschrittenen Studierenden und Forschenden den Einstieg in das Arbeiten mit R ermöglichen.

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Speichern Sie die Ausgabe in einer separaten Datei. 4 Arbeiten mit Datensätzen Sozialwissenschaftliche Datenanalyse arbeitet, wie der Name schon sagt, mit Daten. h. importiert werden müssen. Einen großen Anteil am Arbeitsaufwand der Datenanalyse hat die anschließende Bearbeitung der Daten. Nicht immer eignen sich die Kategorien der gesammelten Beobachtungen fiir die tbeoriegeleitete, möglicherweise hypotbesenprüfende Auswertung, sei es, weil sie zu differenziert sind, oder sei es, weil die interessierenden Informationen über mehrere Variablen verteilt erhoben wurden.

Für eine Sequenz von Fällen, beispielsweise die ersten zehn, gibt man die erste und letzte Fallnummer, getrennt durch einen Doppelpunkt an. Dabei entspricht die Fall- Arbeiten mit Datensätzen 64 nummer der Position des Falls im Dateosatz, nicht aber eioer möglicherweise zusätzlich eothalteneo Variable der numerischeo Ideotifikation der Fälle. * Anzeigen > agea [4] [1] 37 der Ausprägung von agea für den 4. , 4. und 10. Fall > agea[c(1,4,lO)] [1] 68 37 61 * Anzeigen der Ausprägungen von agea für die ersten 10 Fälle > agea[1:10] [1] 68 45 22 37 21 17 24 42 28 61 Auf iodizierte Variableo könneo dano Befehle angeweodet werdeo, so dass diese nur auf die ausgewählteo Elemeote bezogeo werdeo.

Daher sollteo diese Variablen möglichst in SPSS als String-Variablen vorliegen, die in R zu Datumsobjekteo (vgl. 3) tranformiert werden können. Die in SPSS definierten Variableo1abels sind nach dem Import in R nicht mehr als solche verfiigbar. Nach einem Import über read. ) sind die in SPSS vergebenen Variableo1abels nur als spezielles Attribut verfiigbar. Diese können über attr(daten, "variable. labels") als Vektor ausgegeben und beispielsweise als Überschriften für Tabellen und Graphiken weiter verwendet werden.

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