R oder Python für Statistik – was ist besser?

Kurzantwort: Kommt auf den Kontext an

Eine klare Antwort auf die Frage „R oder Python?“ gibt es nicht – und das ist keine Ausweichung, sondern die ehrlichste Einschätzung. Beide Sprachen sind leistungsfähig, frei verfügbar und in der empirischen Forschung etabliert. Welche für Sie die bessere Wahl ist, hängt vom Fach, vom Analyseziel und von den Erwartungen Ihrer Betreuungsperson ab.

In der Fachliteratur wird die Entscheidung nicht als Glaubensfrage, sondern als Kompetenz- und Anwendungsthema eingeordnet: Zunächst sollten Sie die Sprache wählen, die zu Ihrem Fach und konkreten Analyseziel passt – später lässt sich Brückenkompetenz zwischen beiden aufbauen, weil viele Konzepte übertragbar sind.

Wer sich einen schnellen Einstieg in die Welt der statistischen Programmierung verschaffen möchte, findet weiter unten eine strukturierte Entscheidungshilfe.

Was R besonders gut kann

R wurde von Statistikerinnen und Statistikern für Statistik entwickelt. Das merkt man in der Praxis: Viele klassische Analyseverfahren sind direkt in der Basissprache oder in gut gepflegten Paketen verfügbar, ohne dass man erst eine Bibliothek für Machine Learning einbinden muss.

Stärken im statistischen Kernbereich

• Inferenzstatistik: t-Tests, ANOVA, Chi-Quadrat-Tests, Regressionsmodelle – alles ist nativ verfügbar und liefert sofort strukturierte Output-Tabellen.
• Statistische Modellierung: Lineare und generalisierte Modelle, gemischte Modelle, Überlebensanalysen sind in R historisch tief verankert.
• Publikationsnahe Visualisierung: Das Paket ggplot2 (Teil des tidyverse) gilt als Goldstandard für wissenschaftliche Grafiken. Annotierte Boxplots, Volcano-Plots, Heatmaps oder Dendrogramme lassen sich mit Paketen wie ggpubr oder ComplexHeatmap direkt für Publikationen aufbereiten.
• RMarkdown: Analyse, Text und Ergebnistabellen lassen sich in einem Dokument kombinieren – ideal für reproduzierbare Abschlussarbeiten. Mehr dazu im Beitrag über Jupyter Notebooks und RMarkdown für die Abschlussarbeit.

Die Gemeinschaft hinter R

Das CRAN-Repository umfasst über 20.000 Pakete – für nahezu jede statistische Nische gibt es eine spezialisierte Lösung. Gerade in der Psychologie, Medizin und Sozialforschung ist R die dominierende Programmiersprache für Primäranalysen.

Was Python besonders gut kann

Python ist eine Allzwecksprache, die weit über Statistik hinausgeht. Das ist ihr größter Vorteil – und manchmal auch ihre größte Schwäche, wenn man primär klassische Inferenzstatistik betreiben möchte.

Stärken im Bereich Data Science und Machine Learning

• scikit-learn: Das zentrale Paket für Machine Learning in Python übernimmt Preprocessing, Clustering, Klassifikation, Regression und Dimensionsreduktion in einheitlicher API-Syntax.
• Pandas und NumPy: Datenmanipulation und numerische Berechnungen sind in Python besonders effizient und für große Datensätze gut geeignet.
• Automatisierung und Integration: Python lässt sich leichter in größere Softwarepipelines, APIs oder Webanwendungen einbinden als R.
• Jupyter Notebooks: Ähnlich wie RMarkdown ermöglichen Jupyter Notebooks die Kombination von Code, Text und Ergebnissen in einem Dokument.

Python für klassische Statistik: möglich, aber anders

Ein verbreitetes Missverständnis ist, dass Python nur für Machine Learning geeignet sei. Tatsächlich deckt das Paket statsmodels klassische inferenzstatistische Workflows vollständig ab: Hypothesentests, Konfidenzintervalle, Modellstatistiken und erklärende Regressionen sind verfügbar. Es unterstützt sogar eine R-ähnliche Formelsyntax und die Arbeit mit pandas DataFrames, sodass eine OLS-Regression in Python ähnlich formuliert werden kann wie in R.

Der Unterschied liegt im Ansatz: Während R viele Statistikparadigmen historisch im Zentrum der Sprache trägt, bündelt Python seine Statistikfähigkeiten über spezialisierte Bibliotheken. Das erfordert etwas mehr Vorabwissen über die Paketlandschaft.

import statsmodels.formula.api as smf
import pandas as pd

# Beispieldatensatz
df = pd.DataFrame({
    'note': [2.1, 1.7, 2.5, 3.0, 1.3, 2.8],
    'lernstunden': [10, 14, 8, 5, 16, 6],
    'schlaf_h': [7, 8, 6, 5, 8, 6]
})

# OLS-Regression mit R-ähnlicher Formelsyntax
modell = smf.ols('note ~ lernstunden + schlaf_h', data=df).fit()
print(modell.summary())

# Beispieldatensatz
df <- data.frame(
  note = c(2.1, 1.7, 2.5, 3.0, 1.3, 2.8),
  lernstunden = c(10, 14, 8, 5, 16, 6),
  schlaf_h = c(7, 8, 6, 5, 8, 6)
)

# OLS-Regression
modell <- lm(note ~ lernstunden + schlaf_h, data = df)
summary(modell)

Die Formelsyntax ist nahezu identisch – wer eine Sprache kennt, findet sich in der anderen schnell zurecht.

R vs. Python im direkten Vergleich

Eine aktuelle Publikation in Nature Communications vergleicht beide Ökosysteme anhand konkreter Analyse- und Visualisierungsaufgaben: deskriptive Statistik, annotierte Boxplots, Hypothesentests, Dimensionsreduktion und Heatmaps. Das Ergebnis: Beide Sprachen sind als frei verfügbare, offene Werkzeuge geeignet, die reproduzierbare und standardisierte Workflows ermöglichen – und die Abhängigkeit von proprietärer Software wie SPSS reduzieren können.

Welche Sprache passt zu welchem Fach?

Die Wahl der Sprache hängt oft weniger von persönlicher Präferenz ab als von disziplinären Konventionen. Wer in einem Umfeld arbeitet, in dem R der Standard ist, sollte nicht ohne Grund auf Python wechseln – und umgekehrt.

R empfiehlt sich typischerweise für:

• Psychologie: R ist in der akademischen Psychologie de facto Standard. Pakete wie psych, lavaan (Strukturgleichungsmodelle) oder BayesFactor decken die wichtigsten Analysen ab.
• Medizin und Epidemiologie: Überlebensanalysen, gemischte Modelle und klinische Auswertungen profitieren von Rs tiefer statistischer Verwurzelung.
• Sozialwissenschaften: Survey-Daten, gewichtete Analysen und Mehrebenenmodelle sind in R sehr gut unterstützt.
• Alle Fächer mit Fokus auf Visualisierung und publikationsreifen Grafiken.

Python empfiehlt sich typischerweise für:

• Wirtschaftswissenschaften mit Data-Science-Fokus: Wenn maschinelles Lernen, Prognosemodelle oder große Datensätze im Mittelpunkt stehen.
• Informatik und Computerlinguistik: Python ist hier die Lingua franca.
• Interdisziplinäre Forschung, die Statistik mit Software-Engineering verbindet.
• Alle Kontexte, in denen Statistik Teil eines größeren technischen Systems ist.

Eine ausführlichere Einordnung verschiedener Programmiersprachen für empirische Arbeiten finden Sie im Beitrag Welche Programmiersprache eignet sich für die statistische Auswertung?

Wie sieht das in der Praxis aus?

Um den Unterschied greifbar zu machen: Angenommen, Sie schreiben eine Masterarbeit in der Psychologie und möchten eine multiple lineare Regression durchführen, die Voraussetzungen prüfen und die Ergebnisse visualisieren.

In R: direkt und kompakt

In R ist dieser Workflow sehr direkt umzusetzen. Modell schätzen, Voraussetzungen mit plot(modell) oder dem car-Paket prüfen, Ergebnistabelle mit stargazer oder broom exportieren. Die statistische Logik steht im Vordergrund, die Sprache stellt sich nicht in den Weg.

In Python: mehr Entscheidungen vorab

In Python müssen Sie zunächst entscheiden: statsmodels für erklärende Regression mit p-Werten und Konfidenzintervallen, oder scikit-learn für Vorhersagemodelle? Für eine klassische Psychologie-Arbeit ist statsmodels die richtige Wahl – aber das muss man erst wissen. Wer diesen Schritt kennt, kann danach sehr effizient arbeiten.

Unabhängig von der gewählten Sprache gilt: Gut dokumentierter Code ist in jeder Abschlussarbeit wichtig. Wie Sie Ihre Analyse sauber dokumentieren, erklärt der Beitrag Wie dokumentiert man den Code einer Datenanalyse für die Abschlussarbeit? – das Prinzip ist für R und Python gleichermaßen anwendbar.

Entscheidungshilfe: Was sollten Sie wählen?

Die Antwort auf „R oder Python?" ist letztlich keine Frage der objektiven Überlegenheit, sondern des Kontexts. Beide Sprachen sind als offene Werkzeuge gleichwertig geeignet, um reproduzierbare, wissenschaftlich solide Analysen durchzuführen – das zeigt auch der Vergleich beider Ökosysteme in der empirischen Forschungspraxis.

Wer ganz am Anfang steht und noch gar keine Programmiersprache kennt, findet im Beitrag Wie fängt man als Anfänger mit Statistik-Programmierung an? eine strukturierte Einführung in die ersten Schritte – unabhängig davon, ob die Wahl auf R oder Python fällt.

Mittelfristig lohnt es sich übrigens, beide Sprachen zumindest in Grundzügen zu kennen. Wer bereits eine Sprache beherrscht, kann die andere über konzeptuelle Parallelen deutlich effizienter lernen – das gilt für Grundoperationen, Pakete, Schleifen und Visualisierungstechniken gleichermaßen. Die Entscheidung für eine Sprache ist also kein Ausschluss der anderen, sondern ein sinnvoller erster Schritt.

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