Egal ob Sie erst mit R anfangen oder bereits komplexe Modelle aufsetzen: Ich helfe bei Datenaufbereitung, Auswertung, Visualisierung und Skript-Struktur – damit Ihre Analysen fachlich stimmen und reproduzierbar bleiben.
Unterstützung für Studium, Forschung und Unternehmen – von ersten R-Skripten bis zu komplexen Analysepipelines.
Viele Projekte stammen aus sensiblen Bereichen. Die folgenden Beispiele zeigen, in welchen Kontexten ich typische Statistik-Projekte begleite.
Was ist wichtig, damit Ihre Analyse wirklich belastbar ist — und Sie sicher vor Reviewer- oder Betreuungs-Rückfragen sind?
R ist mächtig – aber auch anspruchsvoll. In diesen Situationen bringt gezielte Unterstützung einen deutlichen Mehrwert.
Sie sollen Ihre Auswertung in R umsetzen, haben aber keine Zeit, sich alles komplett autodidaktisch beizubringen.
Sie möchten Analysen so aufsetzen, dass sie reproduzierbar und erweiterbar sind. Z. B. für Paper, Berichte oder Folgeprojekte.
Sie nutzen oder planen R für interne Analysen, Dashboards oder Prognosen, möchten aber methodisch und technisch sauber starten.
Je nach Bedarf kann ich Ihre Analysen in R umsetzen oder Sie so begleiten, dass Sie selbst sicher mit R arbeiten. Ohne im Detail stecken zu bleiben.
Einlesen, Zusammenführen, Filtern, Umkodieren: saubere Datensätze, die als Basis für Analysen taugen – inkl. Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern.
Umsetzung Ihrer Hypothesen in passende R-Funktionen: von einfachen Tests über Regressionen bis hin zu komplexeren Modellen (z. B. Mixed Models, GLMs, Survival-Analysen). Hier erhalten Sie Hilfe.
Aufräumen und Strukturieren vorhandener R-Skripte, Aufbau klarer Pipelines und Dokumentation, damit Analysen nachvollziehbar bleiben.
Aus Gründen der Vertraulichkeit werden Projekte anonymisiert beschrieben. Sie zeigen typische Aufgabenstellungen mit R.
Umstieg von SPSS auf R, um flexibelere Analysen und reproduzierbare Skripte zu nutzen.
Längsschnitt- oder Clusterdaten, die in R mit Mixed Models ausgewertet werden sollen.
Auswertung von Verkaufs-, Nutzungs- oder Prozessdaten in R.
Der Einstieg kann über ein konkretes Problem oder ein geplantes Projekt erfolgen – der Ablauf bleibt transparent.
Sie schildern, worum es geht: Projektziel, Datenquelle, aktueller Stand Ihrer R-Skripte (falls vorhanden) und Fristen.
Je nach Bedarf: Erstellung eines Analyseplans, Aufsetzen oder Überarbeiten der R-Skripte, Umsetzung der Analysen – optional im Coaching-Format, damit Sie die Schritte nachvollziehen können.
Besprechung der Ergebnisse und der Skripte: Was wurde wie berechnet, wie lässt sich das reproduzieren, und wie können Sie darauf weiter aufbauen?
Wichtig: Ziel ist nicht, dass Sie von mir abhängig werden, sondern dass Sie R-Strukturen bekommen, mit denen Sie weiterarbeiten können.
Ein Auszug aus Rückmeldungen – viele Projekte stammen aus sensiblen Bereichen (Abschlussarbeiten, interne Analysen) und werden daher anonymisiert dargestellt.
Für Studierende, Promovierende, Forschende und Unternehmen, die R für Datenanalysen nutzen (oder nutzen sollen) und eine fachlich saubere, reproduzierbare Umsetzung wollen – statt in Foren und Fehlermeldungen stecken zu bleiben.
Beides. Ich kann bestehende Skripte aufräumen, debuggen und erweitern, oder neue Skripte bzw. Projekte von Grund auf mit Ihnen aufsetzen. Wichtig ist, dass am Ende eine nachvollziehbare Struktur steht.
Das hängt von Ihrem Wunsch ab: Von der reinen Dienstleistung („Sie liefern Daten, ich liefere Auswertung + Skript“) bis zum Coaching-Format („Wir gehen die Schritte gemeinsam durch“) ist alles möglich. Häufig ist eine Mischung sinnvoll.
Nein. Die Unterstützung richtet sich an Abschlussarbeiten, Dissertationen, Forschungs- und Praxisprojekte – nicht an Klausuren oder prüfungsrelevante Aufgaben, die in Echtzeit bewertet werden.
Das hängt vom Projekt ab. Häufig genutzt werden u. a. Pakete aus dem tidyverse (z. B. dplyr, tidyr, ggplot2), Modelle über Basisfunktionen (lm, glm, lme4 etc.) sowie Spezialpakete je nach Fachgebiet. Wichtig ist, dass alle verwendeten Pakete dokumentiert werden.
Nach einem kurzen Überblick über Daten, Ziel und aktuellen Stand Ihres R-Projekts erhalten Sie eine Einschätzung des Aufwands und ein klares Modell (z. B. Stundenkontingent oder projektbezogener Festpreis).
Beschreiben Sie kurz: Worum geht es, welche Daten liegen vor, was soll in R umgesetzt werden und bis wann? Sie erhalten eine ehrliche Einschätzung, ob und wie ich unterstützen kann.
In der Regel erhalten Sie werktags innerhalb kurzer Zeit eine Rückmeldung.Direkter Kontakt
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