心理学及相关领域R语言自学资料索引
使用说明: 本文全面梳理心理学,社会科学及其他相关学科(例如公共卫生学等)所常用的基于统计软件R的软件包,及目前网络上针对这些网络包较为全面的简介和教程。在学习R的过程中,我们特别推荐以项目为主的学习方法,将解决实际研究中的问题为目标,围绕这一目标进行针对性的学习和练习。本篇仅为索引简介,后期会陆续在本公众号更新常用程序包在研究中的应用实例,如元分析, 网络分析(已发),回归分析,结构方程模型,贝叶斯。
Tip:本期内容为大量干货,强烈建议使用网页浏览,一边阅读,一边保存网页!
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1.1 Coursera 免费视频课程
R Programming,从基础安装到数据模拟
40多万人注册,4.6分好评(1万四千多人评价)
https://www.coursera.org/learn/r-programming
1.2 Youtube 教学视频
Dr. Erin M.Buchanan’s 从基础到高级R,结合实例教学
https://www.youtube.com/channel/UCMdihazndR0f9XBoSXWqnYg
1.3 入门网站
涵盖从R下载安装到,数据整理,回归分析(中介、调节、调节的中介、逻辑回归等)、R 做图(交互作用图),ANOVA, Multilevel, 到高级的decision tree 教学。全部有25 chapter。
https://ademos.people.uic.edu/Chapter15.html
1.4 R语言基础知识(在线书籍)
R for data science
系统介绍了R语言基础知识,数据框的整理(以Package tidyverse为主)以及ggplot2包画图的用法
https://r4ds.had.co.nz/
1.5 入门书籍
Discovering Statistics Using R (2012, Andy Field)
系统介绍了心理统计学知识(从描述统计到推论统计)以及在R上的具体操作,后台回复【 learning R 】获取PDF文件。
2.1 心理统计
2.1.0 数据整理
Package tidyverse
从数据整理(e.g.,dplyr)到可视化(e.g., ggplot2)相关的子包,仅需一个包就可以解决安装其他子包的烦恼
https://jcoliver.github.io/learn-r/012-intro-tidyverse.pdf
Package dplyr
便捷,直观而快速的数据整理
https://genomicsclass.github.io/book/pages/dplyr_tutorial.html
Package data.table
特别适合于数据量较大的数据集的整理,速度比dplyr快上许多
https://cran.r-project.org/web/packages/data.table/vignettes/datatable-intro.html
2.1.1 缺失值处理
Package mice
最常用的多重插补(multiple imputation))法进行缺失值处理
https://datascienceplus.com/imputing-missing-data-with-r-mice-package/
2.1.2 心理测量学相关内容
Package psych
与心理测量学相关的诸多统计技术的大合集,包括但不限于探索性因子分析,主成分分析,信度检验,简单项目反应理论等等
http://personality-project.org/r/overview.pdf
2.1.3 方差分析
Package afex +Package lsmeans
https://ademos.people.uic.edu/Chapter21.html
因素型方差分析+事后检验手把手教学
Mixed model方差分析(反应时)
https://cran.rproject.org/web/packages/afex/vignettes/afex_mixed_example.html
2.1.4 结构方程模型
Package lavaan
结构方程模型(包括验证性因素模型)的大合集,非常有用和灵活,可以应对带中介和(或)调节的非常复杂的模型,Mplus的免费版
http://lavaan.ugent.be/start.html
2.1.5 多层线性模型
Package lme4
非常灵活地处理各种多层线性模型,包括计算模型相关系数和指标
https://www.rensvandeschoot.com/tutorials/lme4/
2.1.6 聚类分析
Package mclust
快速准确拟合最常用的高斯混合模型,包括进行模型比较
https://cran.r-project.org/web/packages/mclust/vignettes/mclust.html
2.1.7 项目反应理论及针对分类变量的潜变量模型
Package mirt
针对多种类的项目反应理论,比psych中包含的项目反映理论模型更为多样灵活
https://github.com/philchalmers/mirt/wiki
2.1.8 潜类别模型(Latent class analysis)
Package poLca
潜类别模型的拟合和模型选择
https://www.r-bloggers.com/example-8-21-latent-class-analysis/
2.1.9 贝叶斯分析
Package Bain
灵活多样地贝叶斯因子设定,适用于多种常见模型
https://cran.r-project.org/web/packages/bain/index.html
Package BayesFactor
和开源软件 JASP 调用相同的计算BF的包
https://richarddmorey.github.io/BayesFactor/
好处是可以借助JASP来验证R里的计算是否正确,前提是二者版本相同,查看此处可以确认JASP里的版本
Package JAGS
非常强大的贝叶斯建模软件构建蒙特卡洛马尔可夫链拟合多层模型
https://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/272658_ae4d482c86514674be17042c852ebbfc.html
2.1.10 元分析
Package metafor
普通元分析所需模型的大全集,可以同时纠正模型中的发表偏差(publication bias)
http://www.metafor-project.org/doku.php
Package metaSEM
基于结构方程模型的元分析模型
https://cran.r-project.org/web/packages/metaSEM/index.html
利用metafor 计算效应量,调节变量分析,subgroup análisis, forest plot等实例见:
2.1.11 网络分析(可查看历史消息)
2.2 结果展示与报告
2.2.1 R语言进行学术报告
Package papaja
使用APA格式在R markdown中进行数据输出
https://crsh.github.io/papaja_man/
2.2.2 可重复,可直接纳入分析结果的报告
Package R-markdown
在R中输出制作可再生(reproducible)的研究报告(PDF, doc 及html 文件)
https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/02/rmarkdown-cheatsheet.pdf
2.2.3 幻灯片制作
Package xaringan
结合R-markdown:制作美妙的幻灯片
https://bookdown.org/yihui/rmarkdown/
2.2.5 R 语言作图
Package ggplot2
极其强大的作图软件,ggplot2囊括所有基本图示
Rfor data science: https://r4ds.had.co.nz/ggplot2 的详细介绍
Means+ error bars 组内设计或混合设计时,需要调用另一个函数计算
http://www.cookbook-r.com/Graphs/Plotting_means_and_error_bars_(ggplot2)/
rainclouds plot https://peerj.com/preprints/27137v1.pdf
可视化原始数据,用rainclouds plot 代替小提琴图
2.2.6 制作动态图片
Package plotly
制作报告所能使用的动态图片
https://plot.ly/ggplot2/extending-ggplotly/
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本期作者:袁帅/覃恺洋/孙丹/李培凯/符仲芳
图文排版:陈阳
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