Ricerca sociale con R
Agnese Vardanega · 2018
Descrizione
R è diventato, negli ultimi dieci anni, uno dei software più utilizzati per l’analisi statistica dei dati: una competenza importante nel mercato del lavoro, oltre che una preziosa risorsa per la ricerca.
Per facilitare il principiante ad avvicinarsi ad un linguaggio che risulta “ostico”, specialmente all’inizio, il testo propone l’uso dell’interfaccia a menu di RCommander per realizzare un’analisi di esempio − dall’importazione dei dati allo studio delle relazioni bivariate, ai grafici − senza dover prima imparare a scrivere una riga di codice.
Parallelamente, verranno illustrate le funzioni e il linguaggio di R. Il lettore imparerà quindi a: svolgere operazioni su dataframe, variabili (vettori) e tabelle; usare le funzioni; impostare, usare e leggere i modelli (formule e gestione delle liste di risultati); organizzare il lavoro di analisi con gli script (il codice); esportare grafici e tabelle. Inoltre, inizierà ad utilizzare RStudio, l’ambiente grafico di R, e R Markdown per la creazione di report riproducibili.
R verrà usato anche per descrivere la logica dell’analisi esplorativa dei dati, base del data mining, campo in cui R trova frequentemente applicazione.
Accompagnano il volume dati, script e funzioni da scaricare (anche come pacchetto di R) e una wiki, creata nel 2012 e da cui nasce il libro, con informazioni aggiuntive su molte delle funzioni presentate nel testo, e aggiornata con regolarità.
www.ricercasocialeconr.it
Per facilitare il principiante ad avvicinarsi ad un linguaggio che risulta “ostico”, specialmente all’inizio, il testo propone l’uso dell’interfaccia a menu di RCommander per realizzare un’analisi di esempio − dall’importazione dei dati allo studio delle relazioni bivariate, ai grafici − senza dover prima imparare a scrivere una riga di codice.
Parallelamente, verranno illustrate le funzioni e il linguaggio di R. Il lettore imparerà quindi a: svolgere operazioni su dataframe, variabili (vettori) e tabelle; usare le funzioni; impostare, usare e leggere i modelli (formule e gestione delle liste di risultati); organizzare il lavoro di analisi con gli script (il codice); esportare grafici e tabelle. Inoltre, inizierà ad utilizzare RStudio, l’ambiente grafico di R, e R Markdown per la creazione di report riproducibili.
R verrà usato anche per descrivere la logica dell’analisi esplorativa dei dati, base del data mining, campo in cui R trova frequentemente applicazione.
Accompagnano il volume dati, script e funzioni da scaricare (anche come pacchetto di R) e una wiki, creata nel 2012 e da cui nasce il libro, con informazioni aggiuntive su molte delle funzioni presentate nel testo, e aggiornata con regolarità.
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