Bewertung:

Das Buch wird als eine leicht zugängliche Einführung in die wissenschaftliche Datenanalyse gelobt, die effektiv die Verwendung von R und verschiedenen statistischen Methoden vermittelt, ohne dabei zu sehr ins mathematische Detail zu gehen.
Vorteile:⬤ Klare und zugängliche Einführung in die wissenschaftliche Datenanalyse
⬤ Praktischer Fokus auf Methoden statt komplexer Mathematik
⬤ Gut strukturierte Kapitel, die von grundlegenden Konzepten zu fortgeschrittenen Themen übergehen
⬤ Effiziente Darstellung von Regressions- und Mixed-Effect-Modellen
⬤ Hoher Nutzen für die Verbesserung der Forschung und die Bewertung der Studienqualität.
Nicht geeignet für Gelegenheitsleser oder diejenigen, die eine leichte Lektüre suchen; deckt möglicherweise bestimmte mathematische Details nicht ab, die einige Benutzer erwarten könnten.
(basierend auf 1 Leserbewertungen)
Statistics for Linguistics with R: A Practical Introduction
Dies ist die dritte, neu überarbeitete und erweiterte Auflage dieses erfolgreichen Buches (das bereits in drei Sprachen übersetzt wurde).
Wie die vorherigen Ausgaben basiert es vollständig auf der Programmiersprache und -umgebung R und ist nach wie vor sehr praxisorientiert (mit Tausenden von Zeilen stark kommentierten Codes für alle Berechnungen und Darstellungen). Diese Ausgabe wurde jedoch auf der Grundlage zahlreicher Workshops/Bootcamps aktualisiert, die der Autor in den letzten Jahren auf der ganzen Welt durchgeführt hat: Diese Ausgabe wurde didaktisch gestrafft, es wurden zwei neue Kapitel hinzugefügt - eines über die Modellierung mit gemischten Effekten, eines über Klassifikations- und Regressionsbäume sowie Zufallswälder - und es gibt neue Diskussionen über Krümmung, orthogonale und andere Kontraste, Interaktionen, Kollinearität, die Pakete effects und emmeans, Autokorrelation/Läufe, einige weitere Teile über die Programmierung, das Schreiben statistischer Funktionen und Simulationen sowie viele praktische Tipps, die auf 10 Jahren Unterricht mit diesen Materialien basieren.