Welche R-Pakete braucht man für die statistische Auswertung?

Was sind R-Pakete und warum braucht man sie?

R kommt in der Basisinstallation bereits mit einer Reihe statistischer Funktionen – darunter t.test(), lm() für lineare Regression und chisq.test(). Für eine vollständige empirische Auswertung in einer Abschlussarbeit reicht das aber in den meisten Fällen nicht aus.

R-Pakete sind Erweiterungen, die zusätzliche Funktionen, Datenstrukturen und Visualisierungsmöglichkeiten bereitstellen. Sie werden von der Forschungsgemeinschaft entwickelt, auf dem zentralen Paket-Repository CRAN (Comprehensive R Archive Network) veröffentlicht und können mit einem einzigen Befehl installiert werden. Aktuell stehen dort über 20.000 Pakete zur Verfügung.

Die Frage ist also nicht, ob man Pakete braucht – sondern welche für die eigene Fragestellung sinnvoll sind. Dieser Überblick konzentriert sich auf Pakete, die in empirischen Bachelor-, Master- und Promotionsarbeiten besonders häufig gebraucht werden.

tidyverse: Das Fundament für jeden Workflow

Das tidyverse ist keine einzelne Funktion, sondern eine Familie aufeinander abgestimmter Pakete, die gemeinsame Datenstrukturen und ein einheitliches API-Design teilen. Mit einem einzigen Befehl – library(tidyverse) – werden alle Kernpakete auf einmal geladen.

Für empirische Auswertungen ist das tidyverse deshalb so wertvoll, weil es die Arbeitsschritte vor und neben der eigentlichen Statistik abdeckt: Datenimport, Datenbereinigung, Transformation und Visualisierung. Viele Auswertungsfehler entstehen nicht aus der Statistik selbst, sondern aus falsch codierten Variablen, unbereinigten Datensätzen oder missverstandenen Funktionsnamen.

Die wichtigsten Pakete im tidyverse

Ein praktischer Hinweis: Beim Laden des tidyverse können Paketkonflikte auftreten. So überschreibt zum Beispiel dplyr::filter() die gleichnamige Funktion aus dem Basis-Paket stats. RStudio zeigt diese Konflikte beim Laden an – es lohnt sich, diese Meldung einmal bewusst zu lesen.

Wer Daten in R importiert, arbeitet fast immer mit readr oder der Basis-Funktion read.csv(). Eine ausführliche Anleitung zum Datenimport in R zeigt, welche Formate unterstützt werden und worauf man achten sollte.

Pakete für statistische Tests und Gruppenvergleiche

Viele gängige Tests – t-Test, Chi-Quadrat-Test, Korrelation – sind bereits im Basis-R enthalten. Für eine strukturierte, reproduzierbare und gut dokumentierbare Auswertung in Abschlussarbeiten empfehlen sich jedoch spezialisierte Pakete.

rstatix – tidyverse-kompatible Signifikanztests

Das Paket rstatix bietet ein pipe-freundliches Framework für häufige statistische Tests wie t-Test, Wilcoxon-Test, ANOVA, Kruskal-Wallis-Test und Korrelationsanalysen. Es passt zur tidyverse-Designphilosophie und gibt Ergebnisse als saubere Data Frames zurück, die sich direkt weiterverarbeiten und visualisieren lassen.

Besonders nützlich für empirische Arbeiten: rstatix berechnet automatisch Effektstärken wie Cohens d für t-Tests, Eta-Quadrat für ANOVAs und Cramers V für kategoriale Zusammenhänge. Auch Annahmeprüfungen – Normalverteilung, Varianzhomogenität, Ausreißer – sind direkt im Paket enthalten.

• t_test() – Gruppenvergleiche (ein- und zweiseitig, gepaart)
• anova_test() – ein- und mehrfaktorielle ANOVA inkl. Messwiederholung
• cor_test() – Korrelationsanalyse (Pearson, Spearman, Kendall)
• shapiro_test() – Normalverteilungstest
• levene_test() – Varianzhomogenität
• identify_outliers() – univariate Ausreißererkennung

Wer einen t-Test in R durchführen oder eine ANOVA in R berechnen möchte, findet dazu eigene Schritt-für-Schritt-Anleitungen in unserem Blog.

psych – Psychometrie und deskriptive Statistik

Das Paket psych ist in der Psychologie und den Sozialwissenschaften weit verbreitet. Es enthält unter anderem:

• describe() – umfangreiche deskriptive Statistik auf einen Blick
• alpha() – Cronbachs Alpha für Skalenreliabilität
• fa() – explorative Faktorenanalyse
• corr.test() – Korrelationsmatrizen mit p-Werten

Wer eine Faktorenanalyse in R plant, kommt an psych kaum vorbei.

mice und naniar – fehlende Werte

In realen Datensätzen fehlen fast immer einzelne Werte. Das Paket mice ermöglicht multiple Imputation, naniar hilft beim Visualisieren und Analysieren von Fehlmustern. Wie man grundsätzlich mit fehlenden Werten in R umgeht, ist ein eigenes Thema, das in vielen Abschlussarbeiten unterschätzt wird.

Pakete für Regression, Modellierung und Effektstärken

Für Regressionsanalysen bietet Basis-R bereits lm() (lineare Regression) und glm() (logistische und andere generalisierte lineare Modelle). Der Output ist aber für Abschlussarbeiten oft wenig leserfreundlich. Hier helfen spezialisierte Pakete.

easystats – Modellinterpretation und Reporting

Das Meta-Paket easystats bündelt ein Ökosystem aus mehreren Paketen für statistische Modellierung, Effektstärken, Modellgüte, Visualisierung und berichtsfähige Ergebnisdarstellung. Die enthaltenen Pakete decken folgende Aufgaben ab:

• parameters – übersichtliche Modellparameter-Tabellen
• performance – Modellgüte (R², AIC, BIC, VIF für Multikollinearität)
• effectsize – standardisierte Effektstärken für viele Verfahren
• report – automatische Ergebnisbeschreibungen in lesbarer Sprache
• see – konsistente Visualisierungen von Modelloutputs
• correlation – flexible Korrelationsanalysen
• bayestestR – Bayesianische Statistik und Posterior-Analysen

easystats ist kein Pflichtpaket für jede Analyse, aber ein sehr nützlicher Zusatz, wenn Modelle nicht nur gerechnet, sondern auch verständlich interpretiert und dargestellt werden sollen. Gerade für Studierende mit noch begrenzter R-Erfahrung kann das einheitliche Framework die Lernkurve deutlich senken.

Wie man Effektstärken in R berechnet und wie man den R-Output einer Regression interpretiert, sind zwei Aspekte, die in Abschlussarbeiten oft zu kurz kommen – beide lassen sich mit easystats erheblich vereinfachen.

lme4 und nlme – gemischte Modelle

Für komplexere Designs mit Messwiederholungen, hierarchischen Daten oder Längsschnittanalysen sind Basis-R-Funktionen nicht ausreichend. lme4 ist das Standardpaket für gemischte lineare Modelle (Linear Mixed Models), nlme bietet mehr Flexibilität bei Korrelationsstrukturen.

lavaan – Strukturgleichungsmodelle und CFA

Wer konfirmatorische Faktorenanalysen (CFA) oder Strukturgleichungsmodelle (SEM) rechnen möchte, greift zu lavaan. Das Paket deckt ein breites Spektrum struktureller Modelle ab und wird in Psychologie, Soziologie und Wirtschaftswissenschaften gleichermaßen eingesetzt.

Visualisierung: Mehr als nur Diagramme

Gute Visualisierungen sind in Abschlussarbeiten kein Beiwerk – sie sind Teil der Ergebnisdarstellung. Neben ggplot2 aus dem tidyverse gibt es weitere Pakete, die den Umfang der Visualisierungsmöglichkeiten deutlich erweitern.

• ggplot2 – das Standardpaket für publikationsreife Grafiken in R
• ggpubr – vereinfacht das Erstellen publikationsreifer Grafiken mit statistischen Annotationen (p-Werte, Signifikanzbalken)
• patchwork – mehrere ggplot2-Grafiken einfach zu einer Abbildung kombinieren
• corrplot – Korrelationsmatrizen als Heatmap visualisieren
• ggcorrplot – Alternative zu corrplot, kompatibel mit ggplot2

Eine ausführliche Anleitung zum Erstellen von Diagrammen mit ggplot2 zeigt, wie sich mit vergleichsweise wenig Code publikationsreife Grafiken erstellen lassen.

Ergebnisse exportieren

Für den Export von Tabellen und Grafiken gibt es ebenfalls bewährte Pakete:

• knitr und rmarkdown – Ergebnisse direkt in Word- oder PDF-Dokumente integrieren
• flextable und gt – formatierte Tabellen für Word und HTML
• stargazer – Regressionstabellen im LaTeX- oder HTML-Format

Wer R-Ergebnisse für eine Abschlussarbeit exportieren möchte, findet dazu eine gesonderte Anleitung.

Empfohlener Paket-Stack für Abschlussarbeiten

Natürlich braucht nicht jede Abschlussarbeit alle genannten Pakete. Die folgende Übersicht zeigt, welche Kombination für die meisten empirischen Arbeiten in Psychologie, Sozialwissenschaften und Wirtschaft sinnvoll ist.

Darüber hinaus je nach Fragestellung:

• lavaan bei CFA oder SEM
• lme4 bei Messwiederholungen oder hierarchischen Daten
• mice bei substanziell fehlenden Werten
• lm() und glm() aus Basis-R für einfache Regressionsanalysen – oft reicht das vollkommen aus

Pakete installieren und laden

Das Installieren und Laden von Paketen in R folgt einem einfachen Schema. Installiert wird ein Paket einmalig, geladen wird es zu Beginn jeder neuen R-Sitzung.

# Pakete einmalig installieren
install.packages("tidyverse")
install.packages("rstatix")
install.packages("psych")
install.packages("easystats")
install.packages("ggpubr")

# Mehrere Pakete auf einmal installieren
install.packages(c("tidyverse", "rstatix", "psych", "easystats", "ggpubr"))

# Pakete zu Beginn einer Sitzung laden
library(tidyverse)
library(rstatix)
library(psych)
library(easystats)
library(ggpubr)

Ein guter Workflow ist es, alle library()-Aufrufe ganz an den Anfang des R-Skripts zu setzen. So sieht man sofort, welche Pakete eine Analyse benötigt – das erhöht die Reproduzierbarkeit und erleichtert die Fehlersuche.

Wenn Sie unsicher sind, ob R für Ihre Abschlussarbeit das richtige Werkzeug ist, oder wenn Sie Ihre Auswertung methodisch absichern möchten, finden Sie bei unserer R-Hilfe und Beratung für statistische Auswertungen erfahrene Unterstützung – von der Paketauswahl bis zur Ergebnisinterpretation. Gerade bei komplexeren Designs lohnt es sich, die Methodik frühzeitig gemeinsam zu klären, bevor man in die Auswertung einsteigt.