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相关课件，授课内容所转为文字稿，见https://github.com/hcp4715/R4PsyBook; 2024年春季课程的录屏见这里
教师：胡传鹏博士(hcp4715 AT hotmail DOT com)
助教(2025 Spring)：?
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
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。
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This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
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|---- ...
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| 主题 | 子主题 | |
|---|---|---|
| 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 | 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 | 利用好本课程资源--Git与Github | 3.1 Git与GitHub 3.2 项目、文件与代码的规范化 |
| 第四讲 | 导入数据 | 4.1 路径与工作目录 4.2 读取数据 4.3 初识R语言的对象 |
| 第五讲 | 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 | 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 | 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 |
| 第八讲 | R语言中回归模型(一) -- 基本回归模型与常见统计检验(t-test/ANOVA) | 8.1 语法实现 8.2 分析的流程 |
| 第九讲 | R语言中回归模型(二) -- 层级线性模型 | 9.1 语法实现 9.2 分析的流程 |
| 第十讲 | R语言中回归模型(三) -- 广义线性模型 | 10.1 语法实现 10.2 分析的流程 |
| 第十一讲 | R语言中回归模型(四) -- 因果推断 | |
| 第十二讲 | 获得可发表的图像 -- 数据可视化进阶 | |
| 第十三讲 | 特邀报告(待定) | |
| 第十四讲 | 特邀报告(待定) | |
| 第十五讲 | 大作业 |
