Get R_eady

Anbieter*in

Institut für Epidemiologie, Biostatistik und Prävention (Prof. Dr. rer. nat. Ulrike Held)

Get R_eady: Introduction to Data Analysis for Empirical Research

Beschreibung

The course offers an introduction to data analysis in the transdisciplinary field of empirical (medical) research in the programming language R. The R system for statistical computing is openly available at https://www.r-project.org and provides a simple and flexible software environment for statistical analyses and graphics. Tailored to the application in empirical research, the course covers the basics of programming and data formats in R, as well as the essential steps of a data analysis including data manipulation, descriptive statistics, statistical tests and graphical representations. Reflections on research methodology and transdisciplinarity are addressed and critical thinking is encouraged.

Zielgruppe

Studierende auf Master oder PhD Niveau, mit Interesse an empirischer oder klinischer Forschung. Vorwissen in Biostatistik ist von Vorteil.

Kursdaten

Freitag, 14.00 - 17.00 Uhr

04.03.2022, 11.03.2022, 18.03.2022

Dieser Kurs wird in englischer Sprache durchgeführt.

Leistungsnachweis / ECTS Credits

1 ECTS

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Get R_eady: Dynamic Reporting & Reproducibility in Research

Beschreibung

In Zeiten, in denen grosse Datensätze zunehmend verfügbar sind, ist der korrekte und effiziente Umgang mit Daten und deren Analysen von herausragender Wichtigkeit. Die direkte Verknüpfung der zugrundeliegenden Daten mit deren Analyse, Visualisierung und Präsentation von Resultaten ist in allen empirischen Wissenschaften von hoher Relevanz. Mangelnde Reproduzierbarkeit ist in verschiedenen Disziplinen in den letzten Jahren kritisiert worden.

Dynamische «reporting tools» können dazu verwendet werden, Daten, Visualisierungen und Analyseresultate direkt miteinander zu verknüpfen. Dies ermöglicht eine schnelle Anpassung nach möglichen Veränderungen des Datensatzes, z.B. nach Plausibilisierung und Vorbereitung der Daten, deren Validierung oder im Kontext der Revision eines Manuskriptes.

Zugeschnitten auf Anwendungen in der empirischen Forschung umfasst dieser Kurs die Grundlagen der dynamischen Programmierung in R, mit Beispielen von dynamischen Reports für Powerpoint-Präsentationen, Word-Dokumente, Manuskripte und html-Webseiten. Die Forschungsmethodik wird reflektiert, speziell in Bezug auf Reproduzierbarkeit, Open Science und Transdisziplinarität. Beispiele aus verschiedenen Disziplinen werden durch die Studierenden erarbeitet und präsentiert.