查看“R”的源代码

[[文件:Obhrm_stat.jpg |right|frame|4月9日前有效]]OBHRM百科现已开设“统计分析”栏目，与国内OBHRM学者分享R语言、Mplus，SPSS等在OBHRM研究中的应用。<b><font color="blue">如果您对OBHRM统计分析感兴趣，或愿意参与该栏目的建设</font></b>，欢迎扫描右侧的二维码加入“OBHRM统计分析”微信群。

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R是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。与SPSS、SAS等相比，R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件。<b><font color="blue">使用R进行统计分析，是用正版软件进行统计分析。</font></b>

==R的安装与升级==
# R的官方网站：https://www.r-project.org/ 
# R的安装：您可以从：https://cran.r-project.org/ 下载R软件。如果网络速度慢，官网提供了许多下载R软件的镜像站点，详情请访问：https://cran.r-project.org/mirrors.html 。安装R后，建议同时安装RStudio，官网下载地址：https://www.rstudio.com/products/RStudio/
# [[R的升级]]
#* 采用installr包：先安装installr包（安装方法：install.packages("installr"）；然后在R控制台，启动installr包，运行updateR()，然后会提示您一步步升级R。完成后，请检查原来安装的包是否可以顺利运行，如果出现问题，可以在新安装R版本的控制台输入：update.packages(checkBuilt=TRUE, ask=FALSE) ，帮助完成部分包的升级。
#* 手工升级：
<pre>#在安装新版本之前，在当前版本下，输入以下命令
oldpackages <- installed.packages()[,1]
save(oldpackages, file="installedPackages.Rdata")

#下载安装新版本，启动新版本后，在控制台输入以下命令
load("installedPackages.Rdata")
newpackages <- installed.packages()[,1]
for(i in setdiff(oldpackages, newpackages)) install.packages(i) </pre>

==R常用包==
# R包列表：https://cran.r-project.org/web/packages/available_packages_by_name.html
# R常用统计包
#* R多层回归分析包（包名：AutoModel）：https://cran.r-project.org/web/packages/AutoModel/index.html
#* R中介效应分析包（包名：mediation）：https://cran.r-project.org/web/packages/mediation/index.html
#* R调节回归分析包（包名：pequod）：https://cran.r-project.org/web/packages/pequod/index.html
#* R响应面分析（Response Surface Analysis）包（包名：RSA）：https://cran.r-project.org/web/packages/RSA/index.html
#* R响应面分析（Response-Surface Analysis）包（包名：rsm）：https://cran.r-project.org/web/packages/rsm/index.html
#* R结构方程包(包名：sem)：https://cran.r-project.org/web/packages/sem/index.html
#* R结构方程包(包名：lavaan)：https://cran.r-project.org/web/packages/lavaan/index.html
#* R结构方程包(包名：OpenMx)：https://cran.r-project.org/web/packages/OpenMx/index.html
#* R结构方程工具包(包名：semTools)：https://cran.r-project.org/web/packages/semTools/index.html
#* RMultilevel分析包（包名：multilevel）：https://cran.r-project.org/web/packages/multilevel/index.html ，这个包里头还包括AMJ、JAP等文章的数据与分析程序。
#* R Multilevel分析包（包名：lme4）:https://cran.r-project.org/web/packages/lme4/index.html
#* R Multilevel分析（包名：nlme）：https://cran.r-project.org/web/packages/nlme/index.html
#* R元分析包（包名：metafor）：https://cran.r-project.org/web/packages/metafor/index.html
#* R统计效应分析(Power Analysis)包（包名：pwr）：https://cran.r-project.org/web/packages/pwr/index.html
#* R心理统计包（包名：psych）：http://personality-project.org/r/r.guide.html#psych
#* R图形与表格辅助工具（包名：sjPlot）：https://cran.r-project.org/web/packages/sjPlot/index.html
#* R菜单式基本统计包（包名：Rcmdr）：https://cran.r-project.org/web/packages/Rcmdr/index.html
#* R菜单式数据挖掘包（包名：rattle）：https://cran.r-project.org/web/packages/rattle/
==R包的安装==
* 远程安装：在R的控制台，输入install.packages("包的名称")。比如，安装lavaan，就是install.packages("lavaan")。正常情况下，安装会自动完成。如果网络不正常，可能会出现错误，建议改用“本地安装”

* 本地安装：从官方网站下载统计软件包，然后安装：R菜单—程序包—本地安装/install package(s) from local files...。当网络速度不佳时，可以考虑这种安装方式。

==<span id="readdata"></span>R：数据读取与管理==
1、设定工作目录
* 查看当前工作目录，在R控制台输入：getwd()
* 设置工作目录：R菜单-文件-改变工作目录，再选择对应的工作目录就可以。或者在R控制台输入：curwd=setwd("路径")，但是路径中的\要全部替换成\\，比如：curwd=setwd("c:\\program files\\mplus\\mplus examples\\user's guide examples")

2、读取数据
* [[R：数据读取与管理‎‎#readfixeddata | 从文本文件中读取固定格式数据]]：如果您的数据还没有输入计算机，建议直接以txt格式输入数据。不需要编制任何软件，可以用Windows系统自带的Edit，或者Editplus、Notepad++输入数据。输入完成后,直接用固定格式读取数据。
* [[R：数据读取与管理‎‎#readfreedata | 从文本文件中读取自由格式数据]]
* [[R：数据读取与管理‎‎#readcsvdata | 读取CSV格式的数据]]
* [[R：数据读取与管理‎‎#readexceldata | 读取Excel数据]]
* [[R：数据读取与管理‎‎#readspssdata | 读取SPSS、SAS、Stata等的数据文件]]

3、显示数据：[[R：显示数据#printdata | print()]]　　[[R：显示数据#fixdata | fix()]]　　[[R：显示数据#editdata | edit()]]

4、数据转换：[[R：数据转换#rename | 变量重命名]]　　[[R：数据转换#recode | 变量重编码，比如反向计分题目的调整]]

5、数据合并：[[R：数据合并#merge | 合并变量]]　　[[R：数据合并#rbind | 合并样本]]

6、筛选样本：[[R：筛选样本 | 根据条件筛选]]　　[[R：筛选样本 | 随机抽取]]

7、[[R：简单计算 | 简单计算]]

8、保存数据：[[R：保存数据#savetxt | 保存为文本文件]]　　[[R：保存数据#saveexcel | 保存为Excel文件]]　　[[R：保存数据#savespss | 保存为其他统计软件文件]]

==OBHRM研究常用统计分析：R的应用==
1、[[用R进行信度分析 | 信度分析]]

2、探索性因素分析：[[用R进行探索性因素分析#efavarimax |正交旋转]]　　[[用R进行探索性因素分析#efapromax |斜交旋转]]

3、验证性因素分析： [[用R进行一阶验证性因素分析|一阶验证性因素分析]] 　　　[[用R进行二阶验证性因素分析|二阶验证性因素分析]]

4、描述性统计：[[用R进行描述性统计#freq | 频次分析]]　　[[用R进行描述性统计#mean | 平均数与标准差]]

5、[[用R进行相关分析 | 相关分析]]

6、T检验与方差分析：[[用R进行T检验 | T检验]]　　[[用R进行单因素方差分析 | 单因素方差分析]]

7、回归分析：[[用R进行多层回归分析 | 多层回归分析]]　　[[用R进行中介效应分析 | 中介效应分析]]　　[[用R进行调节效应分析 | 调节效应分析]]

8、路径分析：[[用R进行路径分析 | 中介变量的路径分析]]　　[[用R进行有调节的中介路径分析 | 有调节的中介路径分析]]

9、结构方程模型：[[用R进行结构方程模型分析 | 结构方程模型]]

==R推荐图书与资源==
*《Learning Statistics with R》，PDF版免费下载：http://health.adelaide.edu.au/psychology/ccs/teaching/lsr/ ，同时可以免费下载该书中用过的数据，以及对应R包：lsr（https://cran.r-project.org/web/packages/lsr/index.html）
*《R实战》（R in Action 中译本），人民邮电出版社，Robert I. Kabacoff 著，高涛，肖楠，陈钢译，2013年

* R心理测量包大全：https://cran.r-project.org/web/views/Psychometrics.html

==R FAQs==