Vor dem Workshop

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in R: Skripte ausführen, Tabellen ansehen und einfache Filter anwenden. Kenntnisse in IQB-Studio, Testcenter oder HTTP-Programmierung sind nicht erforderlich.

Benötigt werden R und eine Entwicklungsumgebung wie RStudio. Getestet wurde der Ablauf mit R 4.5.1; das ist die dokumentierte Testumgebung, keine Behauptung über die älteste unterstützte Version. Für den Workshop selbst werden keine Serverkonten benötigt. Die einmalige Paketinstallation braucht normalerweise Internetzugang.

1. Material entpacken

Das Materialpaket vollständig herunterladen und entpacken. Es enthält nur Syntaxen/, Daten/ und WSeatPrepTBA.Rproj. Anschließend die Projektdatei und 00_installation.R öffnen. Das Arbeitsverzeichnis ist damit der entpackte Projektordner.

Die Folien als PDF stehen separat zum Download bereit. Folien und Handout lassen sich direkt im Browser lesen.

Das Skript abschnittsweise ausführen: Die Installationszeilen werden nur bei Bedarf benötigt. Danach folgen Versionsabfrage und Laden der Pakete.

2. Pakete vorbereiten

Der Installationsblock bezieht eatPrepTBA von GitHub und installiert die benötigten Abhängigkeiten. Die Installation sollte vor dem Workshop abgeschlossen sein.

install.packages("pak")
pak::pak(c(
  "iqb-research/eatPrepTBA",
  "dplyr", "tidyr", "readr", "tibble", "writexl"
))

Die verwendeten Paketversionen anschließend abfragen:

packageVersion("eatPrepTBA")  # Workshopstand: 0.9.8.9043
packageVersion("eatAutoCode") # Workshopstand: 0.5.0.9008

Materialstand 25.10.2026: eatPrepTBA 0.9.8.9043 (Commit 711f4f1) und eatAutoCode 0.5.0.9008 (Commit 54f39a8) mit IQB-Autocoder 5.5.0. Eine spätere GitHub-Installation kann neuere Versionen liefern. Die genaue Paketumgebung ist in renv.lock im Repository festgehalten.

library(eatPrepTBA) # eatAutoCode wird intern geladen; nicht separat laden.
library(dplyr)
library(tidyr)
library(readr)
library(tibble)
library(writexl)

eatPrepTBA und eatAutoCode haben beide eine Funktion code_responses(). Für den Workshop wird die Funktion aus eatPrepTBA verwendet; eatAutoCode deshalb nicht zusätzlich mit library() laden.

Die Kodierung läuft lokal. writexl erstellt den Excel-Export; Microsoft Office und Quarto sind dafür nicht erforderlich. Bei einer fehlgeschlagenen Installation die konkrete Fehlermeldung aufbewahren.

3. Die Arbeitsskripte bereitlegen

Die folgenden Skripte lassen sich im geöffneten R-Projekt Zeile für Zeile ausführen:

Für eigene Realdaten gibt es zusätzlich Vorlagen zum Datenabruf und für Codebücher aus IQB-Studio. Die eingetragenen Adressen und Workspace-IDs sind Beispiele und werden an die eigene Erhebung angepasst. Diese Vorlagen im lokalen Workshop nicht ausführen; sie stellen Verbindungen zu den Anwendungen her.

Im Workshop sind nach jedem Arbeitsblock etwa zehn Minuten zum eigenständigen Ausführen vorgesehen, jeweils gefolgt von einer kurzen Fragerunde: zuerst Skript 02, dann 03, abschließend 04 und 05. Die Vorlagen 01 und 06 benötigen eigene Zugänge und werden nur angesehen.

Wenn etwas nicht klappt

Beobachtung Nächster Schritt
Datei nicht gefunden ZIP vollständig entpacken; R-Projekt öffnen; getwd() prüfen
Funktion nicht gefunden library(eatPrepTBA) ausführen und packageVersion("eatPrepTBA") prüfen
Unerwartete Argumente bei code_responses() R neu starten und die Pakete wie oben laden; eatAutoCode nicht separat laden
Installation einer Abhängigkeit scheitert Fehlermeldung vorab an die Workshop-Leitung geben
Kodierung funktioniert noch nicht Fehlermeldung festhalten; die Ergebnisausgaben im Handout zum Mitlesen nutzen
Kein IQB-Studio-/Testcenter-Zugang Die Beispiele verwenden mitgelieferte lokale Daten

Alle Ausgaben entstehen erst beim Ausführen der Skripte im gemeinsamen Ordner Daten/Ergebnisse/.

Nur für Autor:innen: Materialien rendern

Für Änderungen an den Materialien das Repository herunterladen oder klonen. Die Quarto-Quellen sind nicht im kleinen Materialpaket enthalten. Quarto CLI und Python 3 installieren, zusätzlich knitr und rmarkdown bereitstellen. Python synchronisiert vor dem Rendern die Codeblöcke in Vorbereitung, Folien und Handout mit den R-Skripten. Im Repositoryordner:

quarto render
quarto preview

Das Handout führt den vollständigen lokalen Workflow aus. Installation und Live-API-Beispiele werden beim Rendern nicht ausgeführt. Die gerenderte Website liegt anschließend in _site/.