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Tutorial „Statistik für (digitale) GeisteswissenschaftlR“

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Statistik für (digitale) GeisteswissenschaftlR

Dieses Tutorial gibt eine Einführung in die Verwendung von R und RStudio. Anhand von Beispieldaten aus den Digital Humanities beschäftigen wir uns mit statistischen Standardmethoden, Visualisierung, Anwendungen aus der Korpuslinguistik (Keywords & Kollokate) sowie mit (verallgemeinerten) linearen Modellen.

Dieses Tutorial ist das richtige für Sie, wenn Sie …

  • … bereits wissen, wie arithmetisches Mittel, Median und Standardabweichung berechnet werden, aber solche Berechnungen gerne in R vornehmen würden.
  • … hübsche Visualisierungen in R erstellen wollen.
  • … gerne Regressionsmodelle (oder kompliziertere Modelle) in R anpassen würden.
  • … Interesse an einem Einblick in automatische Textverarbeitung haben.
  • … endlich von SPSS loskommen möchten.

Vorbereitung

Daten

  • ltwby2018_news_parties.csv: Tokenhäufigkeiten von drei Parteien in 10 Zeitungen [Kontingenz]
  • *.lemma.tsv.gz: zwei Lemma-Häufigkeitslisten [Keywords]
  • winter-elp*: Ergebnisse eines Lexical Decision Task [lineare Regression]
  • smspam.tsv: SMS (ham vs. spam) [logistische Regression]

Sitzungen

  • linear-model.[Rmd|html]: Lineare Regression (LDT, Response ist Reaktionszeit)
  • logistic-regression.[Rmd|html]: Logistische Regression (Gesten, Response ist binomial)

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