R ist eine Programmiersprache, die u.a. Statistiker für Berechnungen und das Erstellen von Grafiken verwenden.

Für die ersten paar Schritte mit R habe ich ein paar Seiten mit brauchbaren Infos und Anleitungen gefunden:

Ein ganz kompakte erste Anleitung bietet die ETH Zürich:
https://stat.ethz.ch/education/semesters/ss2012/MathIV/Uebung/R-tutorial.pdf

Unter dem Stichwort R-Umgebungen wird dort die zusätzliche Installation von R Studio empfohlen. Damit lässt sich übersichtlicher arbeiten als mit R alleine. Man sieht dann nicht nur das getippte Skript, sondern in weiteren Fenstern den laufenden Prozess, Grafiken usw.
Wer mehr als die kompakten vier Seiten lesen möchte, findet im Dokument Links zu ausführlicheren Skripten.


Folien von Prof. Marlene Müller an der Beuth-Hochschule für Technik Berlin:
http://www.marlenemueller.de/MM_EinfuehrungR.pdf
Dort finden sich ein paar Hintergründe, praktische Tipps, Literaturempfehlungen und gleich viele praktische Befehle von simpler Addition bis zur linearen Regression und darüber hinaus.

Ein 43-seitiger Crashkurs vom FH-Professor Sebastian Sauer:
https://sebastiansauer.github.io/download/r-crashkurs_01.pdf

Ich finde, diese drei Ressourcen ergänzen einander sehr gut - was mir an einer Stelle gefehlt hat, habe ich an der anderen gefunden. Mal ist es kompakter, mal ausführlicher formuliert.

Zu guter Letzt darf eine Einführung aus Salzburg nicht fehlen. Prof. Walter Gruber hat seine Reinführung in RStudio hier online gestellt:
http://tuval.at/lehrveranstaltungen/rintro/

Auf den 76 PDF-Seiten befinden sich mehr Hintergründe dazu, was R überhaupt ist, woher es kommt und wer's wofür braucht.
Für alle, die üben möchten, gibt's hier auch Aufgaben!

Gerade habe ich eine echt tolle Seite der Uni Zürich gefunden, die tatsächlich mehr statistische Fragen beantwortet als aufstellt:
https://www.methodenberatung.uzh.ch/de.html

Mein persönlicher Favorit ist der Entscheidassistent, der mit wenigen Klicks zum richtigen Testverfahren führt.

Es gibt ihn auch in Form einer Graphik als Entscheidungsbaum.


Das Bild gibt's unter dem Link in groß.

Sobald man das richtige Verfahren gefunden hat, wird es erklärt. Dazu gibt's SPSS-Screenshots und Beispiele.