Chapter 1 教学内容与课时

1.1 目录

第一讲：为什么要学习R
1.1 R在心理科学及社会科学中的运用
1.2 R语言使用的示例展示
1.3 课程安排
1.4 如何学好这门课

第二讲：如何开始使用R
2.1 要解决的数据分析问题简介[介绍我们的数据和拟解决的问题，对比R和传统flow]
2.1 如何安装？
2.2 如何方便使用？Rstudio的安装与界面介绍

第三章：如何使用本课件/电子书资源
3.1 Git与Github
3.2 项目、文件与代码的规范化

第四章：如何导入数据
4.1 路径与工作目录
4.2 读取数据
4.3 了解R里的数据（R语言中的对象）

第五章：如何清理数据一 R语言编程基础
5.1 R对象的操控
5.2 逻辑运算
5.3 函数

第六章：如何清理数据二数据的预处理
6.1 Tidyverse简介
6.2 问卷数据的预处理:基本
6.3 实验数据的预处理:提高

第七章：探索数据: 描述性统计与数据可视化基础
7.1 描述性统计
7.2 探索性数据分析(DataExplorer)
7.3 ggplot2基础

第八章：R语言中的统计分析: 线性模型1 (t-test、anova等)
8.1 语法实现
8.2 分析的流程

第九章：R语言中的统计分析: 线性模型2(rm-anova、层级模型)
9.1 语法实现
9.2 分析的流程

第十章：R语言中的统计分析: 线性模型3(GLM)
10.1 语法实现
10.2 分析的流程

第十一章：R语言中的统计分析: 线性模型4(中介效应模型)
11.1. 多种分析方法的实现
11.2 代码整合与规范化

第十二章: 如何得到可发表的图像: 数据可视化进阶（3学时）
12.1 ggplot2的图层与面板控制
12.2 ggplot2与其他工具的结合

第十三章：待定

第十四章：待定

第十五章：待定

第十六章：大作业