1
教学内容与课时
1.1
目录
2
第一讲：为什么要学习R
2.1
R在心理科学及社会科学中的运用
2.1.1
数据科学
2.1.2
数据科学的诞生——数字化时代
2.1.3
为什么要学习R语言？{1-why-learn-R}
2.2
R语言使用的示例展示
2.2.1
数据清洗
2.2.2
ggplot2画图
2.2.3
心理学数据分析与结果汇报
2.2.4
Regression
2.3
课程安排
2.3.1
课程大纲
2.3.2
成绩分配
2.4
如何学好这门课
3
第二讲：如何开始使用R
3.1
要解决的数据分析问题简介
3.1.1
第一个数据: 人类企鹅计划数据
3.1.2
第二个数据: 知觉匹配任务数据
3.2
如何安装
3.3
如何方便使用？Rstudio的安装与界面介绍
3.3.1
Rstudio的安装与界面介绍
3.3.2
测试Rstudio
3.3.3
R语言中的包
4
第三讲：如何导入数据
4.1
路径与工作目录
4.1.1
相对路径与绝对路径
4.1.2
Here包的使用
4.2
读取数据
4.2.1
read.csv函数
4.2.2
命名
4.3
了解R里的数据 （R语言中的对象）
5
第四讲：如何清理数据—R语言编程基础
5.1
R对象的操控
5.2
函数
5.3
常用函数
5.3.1
unique()
6
第五讲：如何清理数据—数据的预处理
6.1
批量读取文件
6.1.1
通配符
6.1.2
for
循环思路
6.1.3
lapply思路
6.2
数据预处理
6.3
函数
6.3.1
函数参数
6.3.2
groupby()
6.3.3
定义函数
6.3.4
for loop
6.3.5
信号检测
7
第六讲：如何探索数据: 描述性统计与数据可视化基础
7.1
描述性统计
7.2
ggplot2的基本使用
7.2.1
了解ggplot2
7.2.2
密度图
7.2.3
叠加绘图
7.2.4
散点图
7.3
Data Explore
8
第七讲：如何进行基本的数据分析: t-test和anova
8.1
语法实现
8.1.1
t检验
8.1.2
方差分析
9
第八讲：如何进行基本的数据分析: 相关与回归
9.1
什么是相关
9.2
相关-代码实现
9.3
什么是回归
References
R语言在心理学研究中的应用: 从原始数据到可重复的论文手稿
References