1. Erste Schritte: Grundsätzliche Funktionsweise von R • Funktionen und Variablen • Datensätze erstellen und externe Datensätze einlesen

2. Arbeit mit nominalen Daten: Eigenschaften nominaler Daten • Berechnung beobachteter und erwarteter Wahrscheinlichkeiten • der Chi-Quadrat-Test • einfache Balkendiagramme erstellen

3. Statistische Tests für ordinale und kardinale Daten: Unterschied zwischen ordinalen Daten (Rangdaten) und kardinalen Daten • der U-Test für Rangdaten • der t-Test für Mittelwertvergleiche

4. Datenstrukturen: Datentypen und Datenstrukturen • Arbeiten mit komplexen Datensätzen • Umformung von Datensätzen • Auswahl von Daten in Datensätzen

5. Grafiken erstellen: Balkendiagramme und Liniendiagramme erstellen und an die eigenen Bedürfnisse anpassen • Darstellung von Häufigkeiten, Mittelwerten, Streuungen und Standardabweichungen

6. Keyword-, Kollokate- und Kollostruktions-analyse: Datentypen und Datenstrukturen • Arbeiten mit komplexen Datensätzen • Umformung von Datensätzen • Auswahl von Daten in Datensätzen