Bio Data Science

Der endgültige Leitfaden

Ein Kochbuch mit Rezepten aus der Bio Data Science, Biostatistik, Biometrie und Statistik
Autor:in
Veröffentlichungsdatum

25. März 2024

Willkommen

“So einfach wie möglich. Aber nicht einfacher.” — Albert Einstein

In diesem Kochbuch findest du eine umfangreiche Sammlung an Rezepten aus den Bereichen Biostatistik, Biometrie, Statistik, Bio Data Science und R-Programmierung. Damit kannst du tiefgreifende Kenntnisse erwerben, ohne an meinen Kursen teilnehmen zu müssen. Du bist herzlich eingeladen, hier und dort dich einzulesen, um zu sehen, ob etwas für dich von Interesse ist und um dir dann dein eigenes Menü zusammenzustellen. Das Buch wird kontinuierlich von mir aktualisiert und eigentlich schreibe ich die ganze Zeit mal hier und dort weiter. Siehe dazu auch den Kasten zu den aktuellen Baustellen weiter unten. Zusätzlich zu den Texten stehen dir auch erläuternde YouTube-Videos zur Verfügung. Auf jeden Fall freut es mich, dass du daran interessiert bist, hier etwas Neues zu lernen, sei es aus eigenem Antrieb oder weil du dich auf eine anstehende Klausur vorbereiten möchtest. In jedem Fall empfehle ich dir, dich einfach um zuschauen. Lass dich nicht vom Umfang erschrecken, dass ist so passiert…

“The days can be easy if the years are consistent. You can write a book or get in shape or code a piece of software in 30 minutes per day. But the key is you can’t miss a bunch of days.” — James Clear

Was tippe ich gerade zur Zeit und welche Baustellen sind hier im Buch gerade offen? Im Folgenden einmal eine lose Liste an Themen und Fragmenten, die ich noch integrieren möchte. Die dargestellte Reihenfolge ist nicht die Reihenfolge in der ich an den Texten arbeite. Auch schaffe ich meistens nichts alles in ein paar Tagen. Daher handelt es sich nur um einen groben Überblick und eine Rückversicherung für mich, was ich noch offen habe. Teilweise ziemlich lange…

  1. Permutationstest & Bootstraping mit Bootstraping ergänzen.
  2. Modellieren in R als Einstiegskapitel erstellen
  3. Marginal Models und {emmeans} mit mehr Theorie
  4. Maximum Likelihood als Methode ergänzen
  5. Räumliche Daten
  6. Metaanalysen
  7. Ideen zu Frauen in der Statistik erarbeiten

Folgende allgemeine Wartungs- und Qualitätsarbeiten müssen noch durchgeführt werden. Da diese immer etwas nervig sind, dauert es meistens noch länger, bis ich hier fertig werde.

  1. Zitate zu den Kapiteln ergänzen und sinnvoll anpassen.
  2. Zitate und Quellen für wissenschaftliche Veröffentlichungen ergänzen.
  3. Rechtschreibung und Grammatik systematisch überprüfen.

Dieses Buch soll wie immer sehr viele Ziele verfolgen. Damit wir nicht das Kind mit dem Bade ausschütten, habe ich im Folgenden nochmal aufgeschlüsselt, was oder wofür du eventuell lernen willst. Es macht nun mal einen nicht unerheblichen Unterschied, ob du die Klausur bestehen willst, eine Abschlussarbeit schreibst oder gar ein Projekt auswerten willst. Im Weiteren wirst du hier ab und zu das Bild eines niedergeschlagenen Engels der Statistik sehen.

Was hat der Engel zu bedeuten? Wenn du den niedergeschlagenen Engel der Statistik siehst, dann haben wir mal wieder etwas in der Theorie abgekürzt. Ich habe mir nämlich folgende Leitlinien bei dem Schreiben vom Buch hier gesetzt:

  1. Wir opfern Genauigkeit für Anwendbarkeit. Ja, manchmal ist es eben statistisch nicht exakt richtig was hier steht, aber aus Gründen der Anwendung fahren wir mal über den Engel drüber.
  2. Wir sind hier Anfänger und Anwender. Später kannst du noch tiefer ins Detail gehen. Hier wollen wir die Grundlagen lernen. Das hat dann einen Preis an Richtigkeit und Korrektheit. Aber wir lassen das Perfekte nicht den Feind des Guten sein.
  3. Wir wollen fertig werden. Durch geschicktes Manövrieren können wir an einen Punkt kommen, wo kein statistischer Test mehr passt. Das wollen wir nicht. Deshalb zahlen wir hier auch einen Preis. Passt aber.

Deshalb ist alles manchmal nicht so mathematisch genau wie es sein könnte, aber es reicht um mit dem Material hier sinnvoll zu arbeiten. Wir wollen ja ins Tun kommen und nicht nur die Sachen hier theoretisch überdenken.

Lernen auf YouTube

Du liest gerade mein Buch für die Vorlesungen an der Hochschule Osnabrück in der Fakultät Agrarwissenschaften und Landschaftsarchitektur (AuL). Um den Stoff, den ich vermitteln möchte, zu erlernen, stehen dir verschiedene Möglichkeiten offen. Neben meinen Vorlesungen kannst du auch auf YouTube lernen, indem du meine Lernvideos anschaust. In den Videos wiederhole ich Inhalte der Vorlesung sowie der R Programmierung. Der große Vorteil ist aber, dass du auf Pause drücken und dir Inhalte wiederholt anschauen kannst. Gerne kannst du dir einmal das Einführungsvideo anschauen.

Lernen für die Klausur

Im Weiteren findest du meine gesammelten Klausurfragen für alle Module auf GitHub unter folgendem Link: gesammelten Klausurfragen auf GitHub oder auf ILIAS im entsprechenden Modul. Die Klausurfragen zu den einzelnen Vorlesungen innerhalb eines Moduls werden in den entsprechenden Übungen behandelt. Zusätzlich gibt es ein Archiv, das alle bisherigen Klausuren über alle Studiengänge hinweg enthält. Dieses Archiv findest du hier: Archive aller bisherigen Klausuren. In der Playlist der Fragen & Antworten findest du nochmal alle Antworten zu den Klausurfragen kurz besprochen.

Lernen für ein Projekt

Dir ist das alles irgendwie zu stückig und gekünstelt? Dann habe ich noch die Spielwiese in R für dich. Dort zeige ich an Beispielen wie die Statistik, das Programmieren in R und die Bio Data Science zusammenkommt. Da es hier dann doch recht eng wurde, habe ich den Code und die Daten für die Auswertungen auf GitHub dann einmal ausgelagert. Die passenden Videos findest du dann in der entsprechenden Playlist Spielweise in R (Level 3). Vermutlich ist es besser sich erst die Videos anzuschauen und dann nochmal den entsprechenden Code auf GitHub. Gerne kannst du dir einmal das Einführungsvideo für die Playlist der Spielwiese anschauen.

Kontakt

Noch Fragen? Wie erreichst du mich? Am einfachsten über die gute, alte E-Mail. Bitte beachte, dass gerade kurz vor den Prüfungen ich mehr E-Mails kriege. Leider kann es dann einen Tick dauern. Einfach an schreiben. Du findest hier auch eine kurze Formulierungshilfe. Bitte gib immer in deiner E-Mail dein Modul - was du belegst - mit an. Pro Semester unterrichte ich immer drei sehr ähnlich klingende Module. Daher schau nochmal hier in der Liste, wenn du unsicher bist.

E-Mailvorlage mit beispielhafter Anrede

Hallo Herr Kruppa-Scheetz,

… ich belege gerade Ihr Modul Modulname und hätte eine Bitte/Frage/Anregung…

… ich benötige Hilfe bei der Planung/Auswertung meiner Bachelorarbeit…

Mit freundlichen Grüßen

M. Muster

Weiteres

Hier finden sich wichtige Tools & Tipps für meinen organisatorischen Ablauf in meine Veranstaltungen. Also eigentlich nichts von allgemeinen Interesse.

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