R101: Praktický úvod pro používání statistického programu R
Mgr. Karel Rečka
R101: Praktický úvod pro používání statistického programu R

Popis kurzu

Hlavním cílem kurzu je naučit se analyzovat data v prostředí R/RStudia. Výuka je postavená 
na demonstraci kódu při spolčených setkáních, samostudiu a průběžných cvičeních týkajících 
se probrané látky na platformě DataCamp.

Podmínky zápočtu

Udělení zápočtu má dvě podmínky. 
  1. Splnění alespoň šesti cvičení na platformě DataCamp.
  2. Odevzdání individuálního seminárního úkolu demonstrujícího základní zběhlost v práci s R. Může jím být např. zpracování analytického reportu prostřednictvím R Markdownu (ale klidně se můžeme individuálně domluvit na něčem jiném).

Osobní účast na seminářích není vyžadována, ale budu samozřejmě rád, pokud se aktivně zúčastníte co nejvíce seminářů.

Obsah kurzu

Měli bychom stihnout probrat tato témata:

  • Uvedení do R/RStudia a datové objekty. Instalace R/RStudia, orientace v RStudiu, pravidla psaní kódu, základní operace,užitečné klávesové zkratky. Základní typy datových objektů (vektorů) v R a práce s nimi.
  • Import dat. Načtení dat nejběžnějších formátů, například csv, spss, xls/xlsx. Použití balíčku readr.
  • Transformace dat: Filtrování (výběr případů/pozorování), řazení, výběr proměnných, tvorba nových proměnných, sumarizace, převod mezi long a wide formátem. Použití balíčků dplyr a tidyr.
  • Funkce. Tvorba vlastních funkcí v R, výrazy if else, argumenty funkcí, výstupní hodnoty (output).
  • Vizualizace dat. Tvorba různých typů grafů (sloupcové, bodové, krabicové grafy, histogramy aj.). Použití balíčku ggplot2.
  • Iterace. Redukování duplicitního kódu, použití for loops a balíčku purrr.
  • Explorace dat. Explorace kategorických a kvantitativních proměnných a vztahů mezi nimi. Představení balíčků skimr a dlookr.
  • Chybějící data. Typy chybějících dat, analýza chybějících dat, imputace chybějících dat. Práce s balíčky naniar a mice.
  • Power analýza. Odhad síly testu. Práce s balíčky WebPower, simr a paramtest.
  • Vybrané statistické modely. Korelace, vícenásobná lineární regrese, hierarchické modely.
  • Strukturní modelování. Odhad strukturních modelů (konfirmační faktorová analýza, úseková analýza) pomocí balíčku lavaan.
  • Reportování výsledků. Použití balíčku rmarkdown k reportování výsledků analýzy.

Předchozí znalosti

Kurz nepředpokládá žádnou předchozí znalost R či jiných programovacích jazyků. Je tedy vhodný 
pro naprosté začátečníky, ale i pro pokročilejší uživatele, kteří si chtějí prohloubit své 
znalosti nebo procvičit své dovednosti používání R. Kvůli množství látky bohužel není možné 
věnovat adekvátní pozornost teoretické stránce používaných procedur. Doporučenou prerekvizitou 
tohoto kurzu je proto Statistická analýza dat I. a II., resp. znalost probírané problematiky 
v rozsahu těchto kurzů.
Kapitola obsahuje:
1
Studijní text
1
Web
Učitel doporučuje studovat od 18. 9. 2023 do 24. 9. 2023.
Kapitola obsahuje:
2
Studijní materiály
1
Studijní text
2
Web
Učitel doporučuje studovat od 25. 9. 2023 do 1. 10. 2023.
Kapitola obsahuje:
2
Studijní materiály
1
Studijní text
2
Web
Učitel doporučuje studovat od 2. 10. 2023 do 8. 10. 2023.
Kapitola obsahuje:
1
Studijní materiály
1
Studijní text
2
Web
Učitel doporučuje studovat od 9. 10. 2023 do 15. 10. 2023.
Kapitola obsahuje:
1
Studijní text
2
Web
Učitel doporučuje studovat od 16. 10. 2023 do 22. 10. 2023.
Kapitola obsahuje:
1
Studijní materiály
1
Studijní text
1
Web
Učitel doporučuje studovat od 23. 10. 2023 do 29. 10. 2023.
Kapitola obsahuje:
1
Studijní text
1
Web
Učitel doporučuje studovat od 30. 10. 2023 do 5. 11. 2023.
Kapitola obsahuje:
1
Studijní materiály
1
Studijní text
Učitel doporučuje studovat od 6. 11. 2023 do 12. 11. 2023.
Kapitola obsahuje:
1
Studijní text
1
Web
Učitel doporučuje studovat od 13. 11. 2023 do 19. 11. 2023.
Kapitola obsahuje:
1
Studijní text
1
Web
Učitel doporučuje studovat od 20. 11. 2023 do 26. 11. 2023.
Kapitola obsahuje:
1
Studijní text
1
Web
Učitel doporučuje studovat od 27. 11. 2023 do 3. 12. 2023.
Učitel doporučuje studovat od 4. 12. 2023 do 10. 12. 2023.
Kapitola obsahuje:
1
Studijní text
Učitel doporučuje studovat od 11. 12. 2023 do 17. 12. 2023.
Předchozí