R语言数据分析入门课程

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本系列短文是应王琰之邀而写的，面向没有怎么用过R与RStudio来进行数据处理的社会科学类本科生和研究生，以之替代传统的SPSS或Stata软件。所有文章不涉及太复杂的推论性统计内容，只介绍基础的t检验与方差分析，而更专注于基础的数据处理方面的R应用，统计上只需要描述统计和简单的假设检验基础（大二水平）即可。此系列中较多涉及tidyverse风格和Hadley Wichham开发的R包，我以为这种风格和代码习惯是简洁有效且较为人性化的，值得推广。每次课程，分由两个帖子叙述。一是正式的、简洁的、标准化文体的文档；一是非正式的、不规律的、个人化的所谓“私房经验”，或长或短。另外，我喜欢花很多时间配置R的周边软件，美其名曰“优化数据处理生态”。希望此系列推文能够帮助初学者更多地了解R及相关开源统计软件，并进一步提升国内社会科学界对科研工具的版权意识与开源意识。

暂定以下主题，共10次课。视实际情况可能略有变动。

1.    工欲善其事：R与RStudio简介及相关软件资源

2.    “万物起源于数”：R中的数据类型

3.    It’s All about the Fundamentals：R中的基础命令

4.    一夫当关万夫放马过来：R中的数据导入与导出

5.    数据整洁之道：tidyverse风格简介

6.    数据管理“大杀器”：dplyr包简介

7.    文本数据“百词斩”：stringr包简介

8.    时间数据“小李飞刀”：lubridate包简介

9.    网络数据“爬行家”：rvest包简介

10.  千里之行始于t与ANOVA：线性模型基础

作者简介：吕小康，南开大学周恩来政府管理学院社会心理学系副教授，目前主要从事医患关系相关主题的研究。有多年R语言基础统计课程教学经验。联系方式：[email protected]。同时欢迎参看内容稀少的个人博客：xkdog.github.io及本人GitHub上的相关repo。

本系列短文同时由南开大学社会心理学系2015级本科生黄妍、翟春晖、张子睿、张雪丽等同学参与撰写编辑，在此一并致谢。

编辑：潘雨   张柏杨

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