Interface R-Excel

Einfache Schnittstelle R - Excel

Bei den Entwicklungsarbeiten von ACOMED statistik für externe Kunden gab es den Wunsch von Kunden, komplexe statistische Analysen selbst durchführen zu können. Dies ist möglich mit der Open-source software R. Allerdings ist es für Anwender nötig, in R programmieren zu können. Die die Datenein- und ausgabe sowie die grafische Darstellung in R ist nicht so einfach umzusetzen wie in MS Excel. 

Aus diesem Grund hat ACOMED statistik 2009 eine einfache Schnittstelle im Sinne einer Prinziplösung entwickelt, die für die jeweiligen Anforderung der Kunden angepasst wird. Da externe Statistiker Interesse äußerten, soll es hier zum Download bereitgestellt werden. Mittlerweile benutzen wir eine modernere Version (sieh auskommentierter Script im VBA-Code), deren Funktion unter Excel 2016 und später aber nicht untersucht ist.

Ich danke S. Weber und M. Harteis, seinerzeit Praktikanten bei ACOMED statistik, für die Erstellung.

Funktionsweise

Daten und Parameter der Analyse werden in Excel eingegeben. Im VBA-Programm sind folgende Schritte umgesetzt: 
  • Speicherung der Daten und Parameter in Transferfiles Start von R, 
  • automatische Übergabe der Namen der Transferfiles. 
  • Abwarten der R-Berechnung, Laden der von R bereitgestellte Ergebnisfiles.
  • Ergebnisse und Grafiken stehen in dem Nutzer in Excel-Format in gewohnter Weise zur Verfügung.

Vorbereitungsschritte

  • Programmierung der komplexen Analyse in R durch Statistiker
  • Im Verzeichnis, in dem die Excel-Datei gespeichert ist, sollten sich 3 Unterverzeichnisse befinden: prog (R-script), parameters_and_data (transfer-Dateien Excel zu R), results (Ergebnisdatei(en) R zu Excel)
  • Bereitstellung des Programmnamens in Excel-Tabellenblatt
  • Bereitstellung des Pfades für RSript.exe in Excel-Tabellenblatt
  • Anpassung von Dateinamen für Transfer
  • ggf. Anpassung der Transfer-Prozedur in MS Excel

Durchführungsschritte

  • Eingabe der Daten 
  • Eingabe von spezifischen Parametern der Analyse 
  • Starten der Analyse
  • ... und warten, falls Analyse in R komplex (z. B. Bootstrapping)
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