“R”的版本间的差异

来自OBHRM百科
跳转至: 导航搜索
OBHRM常用统计分析:R的应用
 
(未显示同一用户的139个中间版本)
第1行: 第1行:
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>
+
[[文件:Obhrmnet.jpg |right |thumb| OBHRM百科公众号|135px]]R是一个用于统计计算和统计制图的优秀免费工具。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,是免费用正版软件进行统计分析。</font></b>
  
==R的安装==
+
==R的安装与升级==
:R的官方网站:https://www.r-project.org/ ,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 ,清华大学的镜像地址为:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN 。安装过程基本上都是直接点“下一步”即可,默认安装后界面为中文,如果需要[[R中英文界面切换|将界面调整为英语]]。安装R后,建议同时安装RStudio,官网下载地址:https://posit.co/download/rstudio-desktop/  
 +
* [[R的升级]]:采用installr包;手工升级。
 +
* [[R包的安装目录]]
 +
* [[如何引用R语言,或某个具体的包 | R的引用]]
 +
 
 +
==R基本函数==
 +
在r控制台,输入:builtins(),就可以得到r语言内置的基本函数清单。
 +
 
 +
sessionInfo()
 +
 
 +
Sys.setlocale(category="LC_ALL",locale="chinese")
 +
 
 +
"LC_COLLATE=Chinese (Simplified)_China.936;LC_CTYPE=Chinese (Simplified)_China.936;LC_MONETARY=Chinese (Simplified)_China.936;LC_NUMERIC=C;LC_TIME=Chinese (Simplified)_China.936"
  
 
==R常用包==
 
==R常用包==
 
# R包列表:https://cran.r-project.org/web/packages/available_packages_by_name.html
 
# R包列表:https://cran.r-project.org/web/packages/available_packages_by_name.html
# R包的安装
+
# R常用包
#* 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”
+
#* R中介效应分析包,包括Moderated mediation(包名:mediation):https://cran.r-project.org/web/packages/mediation/index.html
#* 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。
 
# R常用统计包
 
#* 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调节回归分析包(包名:pequod):https://cran.r-project.org/web/packages/pequod/index.html
 +
#* 调节的中介分析包(包名:manymome):https://cran.r-project.org/web/packages/manymome/
 +
#* 与SPSS PROCESS宏对应的processR包(包名:processR):https://cran.r-project.org/web/packages/processR/index.html ,已经下架
 +
#* R响应面分析(Response Surface Analysis)包(包名:RSA):https://cran.r-project.org/web/packages/RSA/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: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: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结构方程包(包名:OpenMx):https://cran.r-project.org/web/packages/OpenMx/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结构方程工具包(包名:semTools):https://cran.r-project.org/web/packages/semTools/index.html
 +
#* R结构方程画图(包名:semptools.html):https://cran.r-project.org/web/packages/semptools/
 +
#* R Multilevel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(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 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元分析包(包名:metafor):https://cran.r-project.org/web/packages/metafor/index.html
 +
#* R菜单式元分析包(包名:MAVIS):https://cran.r-project.org/web/packages/MAVIS/index.html
 +
#* R菜单式元分析包(包名:RcmdrPlugin.MA):https://cran.r-project.org/web/packages/RcmdrPlugin.MA/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菜单式数据挖掘包(包名:rattle):https://cran.r-project.org/web/packages/rattle/
 +
#* R文献分析包(包名:bibliometrix):https://cran.r-project.org/web/packages/bibliometrix/index.html
 +
#* R自动生成APA格式表格的的包1(包名:apa):https://cran.r-project.org/web/packages/apa/index.html
 +
#* R自动生成APA格式表格的的包2(包名:apaTables):https://cran.r-project.org/web/packages/apaTables/index.html
 +
# R Task View:https://cran.r-project.org/web/views/
 +
#* 元分析:https://cran.r-project.org/web/views/MetaAnalysis.html
 +
 +
==R包的安装与卸载==
 +
* [[R包的安装目录]]
 +
 +
* 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。
 +
 +
* [[从Github安装R package| 从Github安装]]:部分最新的版本,作者暂时未上传到cran,可以从Github直接安装。
 +
 +
* R包版本信息:packageVersion("包的名称")。比如,需要知道现在安装是哪个版本的lavaan,请输入:packageVersion("lavaan")
 +
 +
* R包的更新:如果要更新所有的包,并询问是否更新,直接输入:update.packages();如果希望不询问,自动更新所有包,请输入:update.packages(ask=F);如果只是更新某个特定的包,等同于重新安装该包,请输入:install.packages()
 +
 +
* 包的卸载: remove.packages("包的名称")。比如,卸载lavaan,就是remove.packages("lavaan")。
  
 
==<span id="readdata"></span>R:数据读取与管理==
 
==<span id="readdata"></span>R:数据读取与管理==
第30行: 第69行:
 
2、读取数据
 
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‎‎#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‎‎#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]]
  
* 读取SPSS、SAS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()]]
* 读取CSV格式的数据
 
* 读取Excel数据
 
  
3、显示数据:[[R:显示数据#editdata | edit()]]  [[R:显示数据#fixdata | fix()]]
+
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]]
  
4、数据转换:反向计分题目的调整;数据的重新编码等。
+
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]]
  
5、数据合并
+
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]]
* 合并变量:
 
* 合并样本:
 
  
6、筛选样本
+
7、[[R:简单计算 | 简单计算]]  [[R语言如何中心化 | 中心化]]
  
 +
8、保存数据:[[R:保存数据#savecsv | 保存为CSV文件]]  [[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]]
  
7、简单计算
+
==OBHRM研究常用统计分析:R的应用==
 
 
8、保存数据
 
 
 
==OBHRM常用统计分析:R的应用==
 
 
1、[[用R进行信度分析 | 信度分析]]
 
1、[[用R进行信度分析 | 信度分析]]
  
2、探索性因素分析:正交旋转  斜交旋转
+
2、探索性因素分析:[[用R进行探索性因素分析#efa |不旋转(如,Harman检验)]]  [[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]]
+
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]]    [[用R进行BiFactor验证性因素分析|BiFactor验证性因素分析]]
  
4、[[用R进行描述性统计 | 描述性统计]]
+
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]]
 
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]]  方差分析
+
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
+
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]]
* 多层回归分析
 
* 中介效应分析
 
* 调节效应分析
 
  
8、[[用R进行路径分析 | 路径分析]]
+
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]]
 
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]]
  
10、多层模型
+
10、面板数据(Panel Data):[[用R进行面板数据(Panel Data)分析 | 面板数据分析]]
 +
 
 +
==RMarkdown==
 +
https://github.com/crsh/papaja
 +
 
 +
https://github.com/methexp/pdl2/blob/master/main.rmd
 +
 
 +
https://rmarkdown.rstudio.com/articles_docx.html
  
 
==R推荐图书与资源==
 
==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)
+
*《Learning Statistics with R》,PDF版免费下载:https://learningstatisticswithr.com/ ,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心理测量包大全:https://cran.r-project.org/web/views/Psychometrics.html
 +
* 提供大量各类统计的R教程:https://quantdev.ssri.psu.edu/tutorials
 +
*  数据:stevedata
 +
* https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/bookdown-template-v0-6.zip
  
 
==R FAQs==
 
==R FAQs==
 +
* [[如何引用R语言,或某个具体的包]]
 +
* [[如何查询R包的下载量]]
 +
* library(help = "base")
 +
* [[如何修改Rstudio的console的显示语言为英文]]
 +
* package类型:getOption("pkgType")  options(pkgType="source")  options(pkgType="binary")
 +
* 如何将当前R文件所在的目录设置为工作目录:setwd(dirname(rstudioapi::getActiveDocumentContext()$path))

2024年11月14日 (四) 08:29的最新版本

OBHRM百科公众号
R是一个用于统计计算和统计制图的优秀免费工具。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。使用R进行统计分析,是免费用正版软件进行统计分析。

R的安装与升级

R基本函数

在r控制台,输入:builtins(),就可以得到r语言内置的基本函数清单。

sessionInfo()

Sys.setlocale(category="LC_ALL",locale="chinese")

"LC_COLLATE=Chinese (Simplified)_China.936;LC_CTYPE=Chinese (Simplified)_China.936;LC_MONETARY=Chinese (Simplified)_China.936;LC_NUMERIC=C;LC_TIME=Chinese (Simplified)_China.936"

R常用包

  1. R包列表:https://cran.r-project.org/web/packages/available_packages_by_name.html
  2. R常用包
  3. R Task View:https://cran.r-project.org/web/views/

R包的安装与卸载

  • 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。
  • 从Github安装:部分最新的版本,作者暂时未上传到cran,可以从Github直接安装。
  • R包版本信息:packageVersion("包的名称")。比如,需要知道现在安装是哪个版本的lavaan,请输入:packageVersion("lavaan")
  • R包的更新:如果要更新所有的包,并询问是否更新,直接输入:update.packages();如果希望不询问,自动更新所有包,请输入:update.packages(ask=F);如果只是更新某个特定的包,等同于重新安装该包,请输入:install.packages()
  • 包的卸载: remove.packages("包的名称")。比如,卸载lavaan,就是remove.packages("lavaan")。

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

3、显示数据: print()   fix()   edit()

4、数据转换: 变量重命名   变量重编码,比如反向计分题目的调整

5、数据合并: 合并变量   合并样本

6、筛选样本: 根据条件筛选   随机抽取

7、 简单计算   中心化

8、保存数据: 保存为CSV文件   保存为文本文件   保存为Excel文件   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、 信度分析

2、探索性因素分析:不旋转(如,Harman检验)  正交旋转  斜交旋转

3、验证性因素分析: 一阶验证性因素分析    二阶验证性因素分析    BiFactor验证性因素分析

4、描述性统计: 频次分析   平均数与标准差

5、 相关分析

6、T检验与方差分析: T检验   单因素方差分析

7、回归分析: 多层回归分析   中介效应分析   调节效应分析

8、路径分析: 中介变量的路径分析   有调节的中介路径分析

9、结构方程模型: 结构方程模型

10、面板数据(Panel Data): 面板数据分析

RMarkdown

https://github.com/crsh/papaja

https://github.com/methexp/pdl2/blob/master/main.rmd

https://rmarkdown.rstudio.com/articles_docx.html

R推荐图书与资源

R FAQs