Bücher über Infografiken und Statistik mit R

Das erste Buch, das jedem, der Infografiken erstellt, Wissen und Erfahrung vermittelt. Der zweite bietet eine schnelle Einführung in die grundlegende Statistik mit der Sprache R.

Gutes Übungsbuch

Einen ungewöhnlichen Schritt haben Verlag und Autor mit dem „Praxisbuch Infografiken“ gemacht: Der Autor hat die Bilder genommen, arrangiert, Muster hinzugefügt und Muster gleichzeitig, was im Buch sehr nützlich ist. Vielleicht ist es auch nicht anders zu gebrauchen, denn das Werk folgt einem durchdachten Konzept: Bis auf die ersten paar Anmerkungen bestehen alle Kapitel aus zwei Seiten. Auf der linken Seite, einer Seite, die sich mit den Wörtern beschäftigt, zeigt die rechte Seite relevante Beispiele, meist in Form von Vergleichen von positiven und negativen Veränderungen oder vorher und nachher. Zusätzlich enthält jede Doppelseite eine Analyse von drei Dingen: Wie wird der Graph verzerrt, wenn die entgegengesetzte Richtung ignoriert wird? und? Wie viel Vorwissen braucht man, um Fehler zu vermeiden? Welche grafischen Fähigkeiten braucht man für den Job? Es funktioniert jederzeit zuverlässig, ermöglicht eine schnelle Bearbeitung und hilft, Informationen zu verstehen.

Darüber hinaus ist das Buch nach großen Themen in farbige Abschnitte unterteilt und wird in einem von zwei Buchteilen präsentiert: Im ersten Teil geht es um die Vermittlung von Wissen, im zweiten Teil um die Nutzung dieses Wissens. Das erste Kapitel im Bereich Wissen umfasst den Prozess der Erstellung einer Informationserklärung, beginnend mit der Recherche zur Klärung der Trends und der Ideenfindung durch Schreiben und Zeichnen bis hin zur fertigen Grafik. Im zweiten Teil werden verschiedene Gestaltungselemente wie Layout, Farbe, Linien, Schnitte und Grafiken besprochen. Der dritte Teil, der den Wissensteil abschließt, diskutiert verschiedene Arten von Informationen, beginnend mit verschiedenen Arten von Bildern, über Tabellen, vier Karten oder Pläne zur Bildverarbeitung.

Das vierte Kapitel, die Einführung in den praktischen Teil, entwickelt Standards dafür, was eine Aussage leisten soll. Es umfasst die korrekte Beschreibung der Daten, die Auswahl des richtigen Datenwerts, die korrekte Verwendung spezifischer Daten und verschiedener Vergleiche sowie die Auswahl eines geeigneten Bildtyps. Ein weiteres Kapitel vergleicht dies mit formalen Vorgaben wie visuellen Standards, Symbolen, Zahlen und Farben sowie Verläufen und Zwischenräumen. Das sechste und letzte Kapitel bietet einen Überblick über häufige Fehlalarme. Alles in allem ist es ein ausgezeichnetes Buch für die Informationspraxis.

Statistik auf den Punkt gebracht

Björn Walthers „Statistik mit R“ verspricht einen schnellen Einstieg und setzt auch eine Deadline: Innerhalb von 14 Tagen soll der Leser die Grundlagen der Statistiksprache beherrschen. Um sicherzustellen, dass das Buch auch für zukünftige Referenzen relevant bleibt, stellt der Autor einen vorläufigen Referenzleitfaden zur Verfügung, der im Fall der Baumauswahl Schritt für Schritt durch das Kapitel führt und die geeignete Methode erklärt oder wenn Änderungen, Unterschiede oder Zusammenhänge untersucht werden.

Der erste Teil des Buches beginnt mit einer Einführung in die Arbeit mit R und der RStudio-IDE. Syntax und Datenstrukturen werden kurz behandelt, bevor mit dem zweiten Teil des Buches begonnen wird, der zunächst auf das Datenmanagement in R eingeht. Themen sind hier der Import und Export von Daten, das Zerlegen und Kombinieren von Datensätzen oder Variablen. Es folgt ein Kapitel zur statistischen Analyse: Neben den Koeffizienten werden Korrelations- und Clusterhäufigkeiten, Lage und Streuung, Schiefe und Kurtosis (Steilheit) einer Verteilung besprochen. Der Autor geht zwei Funktionen »describe()« und »Desc()« durch, die in einem Aufruf eine gute Übersicht bieten.

Der dritte Teil des Buches befasst sich mit allen Arten von Graphen, die in R erstellt werden können. Dazu gehören Histogramme, Säulen-, Balken- und Tortendiagramme sowie Boxplots. Dazu wird die Bibliothek Ggplot2 verwendet. Änderungen der Werte im Laufe der Zeit können mithilfe eines Liniendiagramms visualisiert werden. Schließlich geht es darum, Zusammenhänge in verstreuten und aufeinander abgestimmten Bildern darzustellen.

Der letzte und größte Teil des Buches befasst sich mit analytischen Tests. Insbesondere t-, Wilcoxon- und Chi-Quadrat-Tests zum Beispiel. Es gibt auch statistische Methoden für Stichproben zu unterschiedlichen Zeitpunkten (z. B. ANOVA) und für Unterschiede zwischen Gruppen. Zwei weitere Kapitel befassen sich mit der Korrelationsanalyse (für ungeordnete Beziehungen) und der Regressionsanalyse (für geordnete Beziehungen).

R ist ein sehr mächtiges Werkzeug, natürlich kann es nicht vollständig auf mehr als 300 Seiten behandelt werden. Dieser Band ist jedoch gut geeignet, um einen schnellen Einstieg in die grundlegenden Methoden der Statistik und R zu geben.