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 R course for graduate students, School of Psychology, Nanjing Normal University, Nanjing, China.

Instructor: Prof. Hu Chuan-Peng

Teaching assistants (2024 Spring): Yiqun Chen; Jiahui Wen; Tingting Wu

Teaching assistants (2023 Spring): 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，授课内容所转为文字稿，见https://github.com/hcp4715/R4PsyBook。

教师：胡传鹏(hcp4715 AT hotmail DOT com)

助教(2024 Spring)：陈逸群; 温佳慧；武婷婷

助教(2023 Spring)：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

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 数据与问题

2.2 如何安装？

2.3 如何方便使用？Rstudio的安装与界面介绍

2.4 和鲸平台

第三讲: 如何更好地使用本课程材料 -- Git、Github与代码规范化

3.1. Git与GitHub

3.2 项目、文件与代码的规范化

第四讲：如何导入数据

4.1 路径与工作目录

4.2 读取数据

4.3 初步了解R里的数据 （R语言中的对象）

第五讲：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

第六讲：如何清理数据(二) -- 数据的预处理

6.1 Tidyverse简介

6.2 问卷数据预处理：基本操作

6.3 数据预处理的进阶操作

第七讲：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 探索性数据分析(DataExplorer)

7.3 ggplot2的基本语法

第八章：R语言中实现回归模型(一) -- t-test/ANOVA

8.1 语法实现

8.2 分析的流程

第九章：R语言中实现回归模型(二) -- 层级线性模型

9.1 语法实现

9.2 分析的流程

第十章：R语言中实现回归模型(三) -- 广义线性模型

10.1 语法实现

10.2 分析的流程

第十一章: R语言中实现回归模型(四) -- 中介分析

11.1 中介效应与回归模型

11.2 在lavaan中的实现

第十二章：如何得到可发表的图像 -- 数据可视化进阶

第十三章：特邀报告——网络分析

第十四章：特邀报告——元分析

第十五章：大作业