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Katharina Manderscheid: Sozialwissenschaftliche Datenanalyse mit R

Cover Katharina Manderscheid: Sozialwissenschaftliche Datenanalyse mit R. Eine Einführung. VS Verlag für Sozialwissenschaften (Wiesbaden) 2012. 236 Seiten. ISBN 978-3-531-17642-0. 19,95 EUR.

Reihe: Lehrbuch.
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Thema

Eine kostenlose, frei zugängliche Software für die statistische Datenanalyse, von einfachen bis zu anspruchsvollsten Statistiken, und für deren grafische Darstellung – das bietet R. Das vorliegende Buch soll zeigen, wie sich R speziell für die Datenanalyse in folgenden Fächern einsetzen lässt: in der Soziologie, der Erziehungs- und Politikwissenschaft, auch in der Gesundheitswissenschaft. Dabei richtet sich das Buch sowohl an Studierende als auch ForscherInnen. Es ist als ein Einstieg gedacht. Gezeigt werden soll die Anwendung der Software bei der Berechnung der wichtigsten univariaten, bivariaten und multivariaten Statistiken.

Autorin

Dr. Manderscheid ist tätig am Soziologischen Seminar der Universität Luzern und bietet seit Längerem Lehrveranstaltungen zu R an, und sie arbeitet mit R in der eigenen Forschung.

Entstehungshintergrund

Obgleich noch peripher, so beobachtet Manderscheid, finde R in den Sozialwissenschaften zunehmend Interesse. Als Dozentin schätzt sie R, weil „es einen bewussten und reflektierten Umgang mit Daten und statistischen Verfahren“ unterstütze (S. 16). Sie hebt für die Forschungspraxis hervor, dass sich R hervorragend an die jeweiligen Anforderungen anpassen lasse, und sie betont die vielschichtigen Grafikqualitäten.

Aufbau

Der Haupttext des Buches gliedert sich im Wesentlichen in dreizehn Kapitel, deren Umfang höchst unterschiedlich ist (zwischen 2 und 42 Seiten). Neu eingeführte R-Befehle werden kapitelweise nochmals tabellarisch mit ihren Funktionen zusammengefasst. Kapitel, die eine praktische Erprobung nahelegen, enden mit Übungsaufgaben – zu diesen stellt das letzte Kapitel die Lösungen dar. Das Buch schließt mit einem ausführlichen (achtseitigen, doppelspaltigen) Schlagwortverzeichnis.

Inhalt

Nach einigen Vorbemerkungen zum Einsatz von R in den Sozialwissenschaften und nach einer Einleitung zur Struktur der Befehlseingabe geht es darum, R zu installieren und einzurichten. Die Autorin erläutert dies für die Betriebssysteme Windows, Linux und Mac OS X. Mit dieser Hilfe lassen sich die aktuelle Basis-Version von R sowie die im Buch besprochenen Zusatzpakete herunterladen, von der offiziellen Website zu R (www.r-project.org).

Manderscheid demonstriert die statistischen Verfahren durchgängig anhand eines Datensatzes aus der Praxis der empirischen Sozialforschung: Dafür verwendet sie Daten des European Social Survey. Die LeserInnen sollen ebenfalls hiermit arbeiten, wofür sie den Datensatz herunterladen (www.europeansocialsurvey.org; dort sind die Daten nach einmaliger Registrierung frei verfügbar).

An diesem Material zeigt Manderscheid auch, wie sich Daten in R einlesen lassen: hier als Import einer SPSS-Datei. Eine der Eingabezeilen im Buch (S. 56) enthält jedoch einen Fehler, der den Import zunächst scheitern lässt – die richtige Angabe (max.value.labels=Inf) steht dann erfreulicherweise auf der folgenden Seite. Weiter geht Manderscheid auf Möglichkeiten des Datenmanagements ein (wie das Verbinden und Ergänzen von Datensätzen), und sie befasst sich mit der Variablenbearbeitung (etwa mit dem Umkodieren von Variablen).

An Statistiken behandelt das vorliegende Buch:

  • univariate Statistik: unter anderem Häufigkeitsauszählungen, Mittelwerte und Streuungsmaße;
  • bivariate Statistik: wie Kreuztabellen und die zugehörigen statistischen Koeffizienten, Korrelationen und die binäre Regression;
  • multivariate Statistik: etwa Kreuztabellen mit mehreren Dimensionen, Kontrolle von Drittvariablen, Varianzanalysen oder multiple lineare und logistische Regressionen. (Der multivariaten Statistik gilt das umfangreichste Kapitel des Buches.)

Jedes statistische Verfahren ist an mathematische Modellvoraussetzungen gebunden. Entsprechende Tests stellt Manderscheid in einem eigenen Kapitel vor, etwa Tests, um Daten auf Normalverteilung zu prüfen oder auf die Varianzhomogenität von Stichproben. Ferner widmet sich ein Kapitel den Gewichtungsfunktionen für komplexe Stichproben. Bei allem setzt Manderscheid die Kenntnis der betreffenden statistischen Verfahren und ihrer Grundlagen voraus.

Denjenigen LeserInnen, die gar eigene Formeln programmieren möchten, zeigt Manderscheid auf wenigen Seiten Grundzüge für das Schreiben eigener Funktionen mit R (S. 203-209).

Ein eigenes Kapitel befasst sich mit den grafischen Darstellungsmöglichkeiten in R. Darüber hinaus wird dieser Punkt auch in anderen Kapiteln aufgegriffen. Um das Kapitel über Grafik überschaubar zu halten, geht Manderscheid nur auf die wichtigsten Grafiken ein: beispielsweise Balken- und Säulendiagramme, Kreisdiagramme, Histogramme, Boxplots und Scatterplots. Sie zeigt aber auch, wie sich solche Grafiken individualisieren oder anpassen lassen.

Wiederum ein eigenes Kapitel gilt dem Export von R-Ausgaben in Form von Tabellen und Grafiken. Manderscheid zeigt, wie sich diese in Textverarbeitungsprogramme einbinden lassen, und sie gibt damit Hilfestellung für Berichte und Publikationen.

Diskussion

Insgesamt bietet das Buch einen kompakten Überblick, der einen guten Zugang zur Arbeit mit R ermöglicht. Eine Stärke liegt in der Anschaulichkeit und Nachvollziehbarkeit der verwendeten sozialwissenschaftlichen Beispiele – sie lassen sich gut auf eigene Fragestellungen der angesprochenen Leserschaft übertragen. So kann man das Buch durchaus für eine selbstständige Einarbeitung verwenden.

Unabdingbar ist jedoch, dass LeserInnen ein solides statistisches Grundwissen mitbringen; hier beschränkt sich Manderscheid auf die nötigsten Hinweise, die eher einer Auffrischung dienen können. Wer bereits Erfahrung mit anderen Statistikprogrammen hat, wird sich leichter tun. Das gilt vor allem für LeserInnen, die auch schon mit einer befehlsorientierten Eingabe gearbeitet haben (statt nur mit grafischen Benutzeroberflächen).

Um sich mit der Software umfassend vertraut zu machen, empfiehlt es sich, die kapitelweise gruppierten Übungsaufgaben tatsächlich durchzuarbeiten. Das Buch bietet aber auch denjenigen LeserInnen einen passablen Zugang, die es nur für einzelne Fragestellungen nutzen wollen: Die starke Gliederung des Inhalts und das ausführliche Schlagwortverzeichnis sind hier eine große Hilfe.

Da die Software fortlaufend weiterentwickelt wird, kann das vorliegende Buch nur eine Momentaufnahme bieten – im Detail, beim Laden eines Zusatzpakets, findet sich jetzt schon eine Abweichung (Manderscheid bezieht sich auf R 2.13.1; ich habe Version 2.14.0 benutzt). Das ändert jedoch wenig an der grundlegenden Brauchbarkeit des Buches. Auch wenn man bestimmte statistische Verfahren in der Darstellung vermissen mag, wie z.B. Faktorenanalysen, tut das keinen wesentlichen Abbruch.

Fazit

Das Buch eignet sich als Einstieg für alle SozialwissenschaftlerInnen, die die umfangreiche, frei verfügbare und kostenlose Statistiksoftware R erproben möchten – gerade als eine Alternative zu den herkömmlichen kommerziellen Statistikprogrammen. Bei Aktualisierung von Zeit zu Zeit und kleinen Erweiterungen kann es Manderscheids Buch zu einem Standardtext für die Zielgruppe bringen.


Rezension von
Prof. Dr. Christian Beck
Pädagogische Forschung und Lehre
Homepage www.cbeck-aktuell.de


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Zitiervorschlag
Christian Beck. Rezension vom 25.01.2012 zu: Katharina Manderscheid: Sozialwissenschaftliche Datenanalyse mit R. Eine Einführung. VS Verlag für Sozialwissenschaften (Wiesbaden) 2012. ISBN 978-3-531-17642-0. In: socialnet Rezensionen, ISSN 2190-9245, https://www.socialnet.de/rezensionen/12666.php, Datum des Zugriffs 15.07.2020.


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