Anmeldung: Introduction to statistical programming with R [ENG]
Dieser Kurs startet am 14.09.2026 und läuft bis zum 22.09.2026. Bitte beachten Sie, dass dieser Zeitraum Selbstlernanteile beinhaltet, die Sie vor, zwischen oder nach den gemeinsamen Terminen individuell bearbeiten müssen.
Termine
- 14.09.2026, 08:00 bis 21:00 Uhr, Mandatory technical check, either at 8 a.m. or 8 p.m.
- 21.09.2026, 08:30 bis 15:30 Uhr, Online
- 22.09.2026, 08:30 bis 15:30 Uhr, Online
Selbstlernanteile
The course includes self-study components for preparation, which
participants should complete before the synchronous sessions - approx.
30 min.
Kursleitung
- Dr. Nora Eisemann, Institut für Sozialmedizin und Epidemiologie, Universität zu Lübeck
- Forschende
- Nachwuchswissenschaftler*innen
- kein
- Forschung
IMPORTANT: A technical check will be carried out for this course on 14 September 2026. You can choose to take part at 8:00 a.m. or 8:00 p.m.
R is a flexible and freely
available programming language for data preparation and statistical analysis.
This course teaches the basics of using R with the help of the RStudio editor.
Mostly, the original base-R "dialect" is used, not the more recent
tidyverse-framework.
The course consists of these sections:
1. Introduction to R and RStudio
2. Objects, assignments and workspace
3. Dataframes
4. Vectors
5. Univariate descriptive statistics
6. Bivariate descriptive statistics
7. Graphs (very basic!)
8. Subsetting
9. Hypothesis tests (t-test, ANOVA, chi-squared test)
10. Data import and export
11. Outlook for further learning
No programming experience is required, but a basic knowledge of descriptive and
inferential statistics is helpful.
Inhalt und Lernziele
- Basics of programming with R and RStudio, including dealing with important data structures (vectors, data frames)
- Performing basic uni- and bivariate descriptive statistics
- Conducting t-tests and chi-square tests
- Importing and exporting data
- Finding solutions to programming problems on their own
Veranstaltungsort
Dies ist ein Onlinekurs.
Nach der Anmeldung finden Sie im Kurs weitere Informationen.
Den virtuellen Kursraum finden Sie spätestens kurz vor dem Termin ebenfalls im Kurs.
Anmeldung zum Kurs
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