R语言在心理学研究中的应用 (R for psychological research)

关于(About)

This is a repo for the coming R course for graduate students, School of Psychology, Nanjing Normal University, Nanjing, China.

Instructor: Prof. Hu Chuan-Peng

Teaching assistants: Yuki; Hejia Sun; Zheng Cai; Songshi Bai; Caiyu Tian

此仓库为南京师范大学心理学研究生课程，2023年春季学期的授课内容转为文字稿，见https://github.com/hcp4715/R4PsyBook。

教师：胡传鹏(hcp4715 AT hotmail DOT com)

助教：yuki; 孙禾嘉；蔡镇；柏松石；田彩玉

版权与许可(License)

本仓库中的代码与文字，均由胡传鹏教授与助教团队所创建，采用CC-BY-4.0的版本许可，如需要使用，请引用本仓库网址。

本仓库内容对资料出处均进行详细引用，如果侵权，请随时联系。

Shield:

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

本Repo的文件夹结构(folder structure of this repo)

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|     |----- ...
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课程大纲 (Syllabus)

第一讲：为什么要学习R（3学时）

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:（3学时）

2.1 要解决的数据分析问题简介？

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：如何导入数据（3学时）

3.1 路径与工作目录

3.2 读取数据

3.3 了解R里的数据 （R语言中的对象）

第四章：如何清理数据一 R语言编程基础（3学时）

4.1 R对象的操控

4.2 逻辑运算

4.3 函数

第五章：如何清理数据二 数据的预处理（3学时）

5.1 数据预处理准备

5.2 数据预处理的基本操作

5.3 数据预处理的进阶操作

第六章：如何探索数据: 描述性统计与数据可视化基础（3学时）

6.1 描述性统计

6.2 ggplot2的基本使用

6.3 探索性数据分析(DataExplorer)

第七章：如何进行基本的数据分析: t-test和anova（3学时）

7.1 语法实现

7.2 分析的流程

第八章：如何进行基本的数据分析: 相关与回归（3学时）

8.1 语法实现

8.2 分析的流程

第九章：如何进行基本的数据分析: 中介分析（3学时）

9.1 语法实现

9.2 分析的流程

第十章：Git、Github与代码的规范化（3学时）

10.1. Git与GitHub

10.2 项目、文件与代码的规范化

第十一章: 如何得到可发表的图像: 数据可视化进阶（3学时）

11.1 ggplot2的图层与面板控制

11.2 ggplot2与其他工具的结合

第十二章：从分析到手稿（3学时）

12.1 papaja工具包的简介及使用

第十三章：基于估计的统计：Effect size与Meta-analysis（3学时）

13.1 Effect size

13.2 Meta-analysis

第十四章：计划样本量：Power analysis （3学时）

14.1 什么是Power

14.2 G*Power中的曲线如何得来？以t-test为例 （模拟）

14.3 如何计划分析方法：以ANOVA为例（模拟）

第十五章：如何让导师/合作者完全重复我的分析？（3 学时，学期结束，无法讲到了）

15.1 软件版本记录

15.2 容器技术与docker的使用