Haben Sie jemals ein Lehrbuch geliebt oder alle paar Seiten ausgelacht? Wenn nicht, lesen Sie dieses Buch. (Am besten mit ein wenig Hintergrundwissen in Statistiken.) Dieses Buch war ein Lebensretter, als ich meine Doktorarbeit schrieb und meine Analysen, Diagramme und Ergebnisse in R codieren musste. Es ist leicht zu lesen, und der Humor hat einige gekostet Rand der "Zähigkeit" des Materials. Er und seine Co-Autoren (Jeremy Miles und Zoe Field) stellten auch zusätzliche "Leckerbissen" zur Verfügung, die auf unterschiedlichen Wissensniveaus eingesetzt wurden: Noob, bis hin zum Besserwisser. Sehr empfehlenswert.

Die ersten Kapitel, in denen Statistiken zusammengefasst sind, sind großartig, aber wenn das Buch in Kapitel 3 in die R-Umgebung gelangt, werden die Dinge kompliziert. Ich habe dort angehalten, weil ich zu viel Zeit damit verbracht habe, Fehler bei der Eingabe von Befehlen zu beheben. Ich fragte mich, ob es die Zeit und Mühe wert war, R zu lernen, wenn SPSS verfügbar ist und die Analyse viel einfacher macht. Ich habe mich für SPSS entschieden.

Bei weitem ist dies mein Lieblingsstatistikbuch für SPSS (besonders wenn ich kein Fan von Statistik bin), leicht zu verstehen und es ist eigentlich ein Schritt-für-Schritt-Buch. Der Autor hat eine Website erhalten, auf der er auch einige Lösungen und Videos zur Durchführung einiger Tests veröffentlicht.

Wenn Sie Statistiken lernen und diese mit R anwenden möchten, ist dies eine der besten Ressourcen, die Sie jemals finden werden. Andy Field konnte Statistiken lustig und unterhaltsam machen

Sehr gut lesbare und ansprechende Einführung in Statistik und R-Programmierung. Verwendet Beispiele aus der Psychologieforschung, ist aber auch auf andere Bereiche anwendbar.

Ich war ein ehemaliger Mathe-Hasser, der zum Mathe-Poser wurde, bevor ich dieses Buch las. Haben Sie jemals ein Lehrbuch gehabt, das Sie gerne gelesen haben?
Nee?
Das liegt daran, dass Sie noch nie etwas von Andy Field gelesen haben. Mein Buch hat letztes Jahr viel Zeit gebraucht, um zu mir nach Hause zu kommen (als ich Statistiken erstellt und das Buch verwendet habe), also habe ich in der Zwischenzeit die Kopie meines Freundes durchgeblättert. Es hat mich fasziniert, dass ich ungefähr 27 Mal am Tag bei Amazon nachgesehen habe, ob sich die Tracking-Informationen geändert haben.
Als es ENDLICH ankam, war mein erstes Durchlesen zum Spaß, während das zweite Durchlesen darin bestand, das Zeug tatsächlich zu lernen. Nachdem meine Diplomarbeit durchgefallen war und ich schnell eine andere finden musste, war ich zuversichtlich, dass ich mich dazu entschließen konnte, meine Diplomarbeitsstatistik basierend auf meiner Statistikfähigkeit zu erstellen - vielleicht war es nicht ALLES Buch, ich hatte auch einen wirklich großartigen Lehrer . Nicht schlecht für einen ehemaligen Mathe-Hasser ...

Dies ist kein durchschnittliches Statistikbuch - das ist Literatur! Es gibt sehr wenige Bücher, die mich so zum Lachen gebracht und mir geholfen haben, so viel zu lernen.

Als ich auf meiner Klassenleseliste Discovering Statistics Using R sah, starb ich innerlich ein wenig. Es ist nicht das Thema, nur der Autor. Ich hatte schreckliche Rückblenden zum Erkennen von Statistiken mit IBM SPSS Statistics. Unnötig zu erwähnen, dass ich mich nicht auf mehr von Andy Fields jugendlichem "Humor" freute.

Meine Reaktion auf dieses Buch war meiner Reaktion auf das SPSS-Buch sehr ähnlich, als es auf meiner Leseliste für Studenten stand - die Tatsache, dass es sich an Teenager zu richten scheint, hinderte mich daran, mich auf die Fakten zu konzentrieren. Ich bin mir sicher, dass viele es nützlich finden werden, aber ich erschrecke bei dem Gedanken, dass weitere Andy Field Penis-Witzbücher auf meiner Leseliste erscheinen…

Ehrlich gesagt, es gibt viele Statistiken und R-Bücher, die veröffentlichen, dass es im Leben mehr gibt als das, was sich unter dem Bauch und über den Knien befindet…

In dem Buch war alles super klar, aber gegen Ende wurden die Kapitel schwierig. Am Ende des MANOVA-Kapitels hatte ich einige Probleme, Teile zu verstehen, und ich musste den Abschnitt über die exploratorische Faktoranalyse vollständig aufgeben. Danach fühlten sich die Dinge für mich einfach nicht so konkret an.

Insgesamt verdammt gut und klar, wenn man bedenkt, wie viel Inhalt das Buch enthält. Ich bin froh, dass ich diesen zum Lesen ausgewählt habe.

Normalerweise mag ich es nicht, Bücher zu rezensieren, wenn ich sie nicht vollständig gelesen habe, aber ich mache hier eine Ausnahme, da es nicht die Art von Buch ist, die von vorne bis hinten gelesen werden soll. Wie Tausende anderer Psychologiestudenten war Andy Fields Discovering Statistics Using SPSS das Lehrbuch, auf dem meine Statistikmodule für Studenten basierten, und ich fand es immer sehr zugänglich. Als ich kürzlich die Entscheidung traf, SPSS fallen zu lassen und mir stattdessen R beizubringen, war Field's Lehrbuch meine erste Anlaufstelle.

Ich habe es erst seit ein paar Wochen, aber ich bin überzeugt genug zu sagen, dass das Entdecken von Statistiken mit R eine wertvolle Ressource ist, die jedem sozialwissenschaftlichen Forscher im Regal stehen sollte, insbesondere jenen, die keinen starken Hintergrund haben in Mathematik. Um eine kurze Anekdote als Beispiel zu verwenden: Vor dem Kauf dieses Lehrbuchs hatte ich wochenlang mit dem Thema der mehrstufigen linearen Modellierung zu kämpfen. Ich probierte verschiedene Zeitschriftenartikel und Buchkapitel aus, die sich alle an Anfänger richteten, und fand mich schnell in mathematischem Jargon ertränkt, den ich nicht verstehen konnte. Innerhalb weniger Stunden nach dem Lesen von Fields Kapitel zu diesem Thema fühlte ich mich jedoch viel sicherer. Sein einzigartiger Reiz ist, dass er zugibt (oder zumindest vorgibt), in Bezug auf Statistiken genauso ahnungslos zu sein wie der Leser, sodass Sie sich wohl fühlen, wenn Sie das Thema schwierig finden. Langsam erklärt er schwierige statistische Konzepte auf einfachste Weise, die dem Leser genügend Wissen vermitteln, um verschiedene statistische Tests kompetent durchzuführen, mit einer kräftigen Dosis von Papa-Witzen auf dem Weg. Ich gehe davon aus, dass der Stil für fortgeschrittene Leser, die eine ernstere Diskussion über quantitative Forschungsmethoden wünschen, etwas dünn sein könnte, aber für den Rest von uns ist dies golden. 8/10

Dieses Tutorial ist zumindest leicht zu lesen und konzentriert sich auf die reale Anwendung. Diese Eigenschaften übertreffen die meisten Tutorials, die ich finden konnte. Es gibt jedoch einige Mängel.

Im Kapitel über das Zeichnen von Diagrammen werden lange und ineffiziente Befehle wie z ggplot () + stat_summary (...) + stat_summary (...). Ich bin mir nicht sicher, ob dies der einzige Weg ist, aber es ist frustrierend, dies jedes Mal eingeben zu müssen, aber die Leute sagen, dass R einfach zu bedienen ist. Im Abschnitt über das Zeichnen von Histogrammen werden einfache Befehle wie hist () zugunsten ggplot () + geom_histogram (). edit: ggplot2 ist trotz der langen Befehle ein vielseitiges und beliebtes Werkzeug. Ich ziehe zurück, was ich gesagt habe.

Es wird jedoch nicht gelehrt, wie eine Häufigkeitstabelle und ein Diagramm erstellt werden anwenden() Funktionen oder wie man eine Funktion erstellt.

Die Struktur ist auch etwas chaotisch. Ich vergesse oft, wo ich einen bestimmten Befehl gelesen habe und muss lange danach suchen. Grundfunktionen von R sind sicherlich mehr als dieses Buch, und ich wünschte, es könnte diese weiter erweitern. Ich bin auch der Meinung, dass R-Tutorials und theoretische Statistiken in zwei Bücher unterteilt werden sollten.

Trotzdem bietet es einen ziemlich zugänglichen Ressourcenpool für statistische Anwendungen von R, und ich habe eine Menge neuer, aber grundlegender Befehle wie Faktoren, Umformen von Daten und Zeichnen bunter Diagramme gelernt.

Obwohl ich nicht ganz begeistert war, dass ich es zuerst lesen musste (ich entschied mich für ein statistisches Analysemodul, bei dem R Commander verwendet wird), wurde es schnell zu meiner Bibel! Für jemanden, der keine A-Level-Mathematik gemacht hat, war es einfach zu folgen, besonders wenn man die Mathematik mit der Codierung in R in Verbindung bringt! Außerdem wurde es mit einem unbeschwerten Ton geschrieben, der den Inhalt entmutigte. Manchmal hat es mich erschreckt, aber ich denke, das war die Absicht, Statistiken auf Abschlussniveau zu machen ... Spaß?

Libro strepitoso di statistica sperimentale con l'ausilio del Software Open Source R.
Una penna esilarante, dalla teoria centrale del limite alla GLM, all'analisi multivariata di varianza passando per gli studi fattoriali ea tutti i test parametrici e non parametrici.
Esempi divertentissimi e Genauigkeit der Disamina di tutti i Test Statistik einer Partire dalla Regressione Multipla, una bibbia irriverente e kompetentissima per un grande docente.
Persino l'assunto di sfericitá e la PCA con tutta l'analisi dei residui è chiarissima.
Forse un libro non per tutti ma per veri appassionati sicuramente si.
1000 pagine di statistica irrinunciabili.
Anche se tutti gli esempi poggiano sulle scienze psicologiche è easmente adattabile alla biologia e alla medicina

Warum zwingt mich mein böser Dozent, etwas über Statistik zu lernen? Dies war nicht nur mein eigener Gedanke in den ersten beiden Semestern der Universität, sondern auch der Anfang dieses Buches.
Dies war das erste (und mit Sicherheit das letzte) Buch über Statistiken, das mich mehrmals zum Lachen brachte und das nicht (nur) wegen meiner eigenen Dummheit.
Es war jeden Cent wert, den ich dafür ausgegeben habe!

Dieses Buch hat mir geholfen, mich in Statistiken zu verlieben. Es ist sehr leicht zu verdauen und überraschend lustig!

Wie beim Erkennen von Statistiken mit SPSS ist dieses Buch leicht zu verstehen und zu befolgen. Sehr empfehlenswert!