再改一次

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hcp4715 · Mar 2, 2023 · 2817b60 · 2817b60
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diff --git a/bookdown_files/Books/Book/.Rproj.user/DE416EDF/bookdown-crossref/index.Rmd.xref b/bookdown_files/Books/Book/.Rproj.user/DE416EDF/bookdown-crossref/index.Rmd.xref
@@ -1,2 +1,3 @@
-h1:简介 简介
+h1:0-index 教学内容与课时
+h2:目录 目录
 
diff --git a/bookdown_files/Books/Book/.Rproj.user/DE416EDF/pcs/windowlayoutstate.pper b/bookdown_files/Books/Book/.Rproj.user/DE416EDF/pcs/windowlayoutstate.pper
@@ -1,14 +1,14 @@
 {
     "left": {
-        "splitterpos": 358,
+        "splitterpos": 285,
         "topwindowstate": "NORMAL",
-        "panelheight": 861,
-        "windowheight": 899
+        "panelheight": 687,
+        "windowheight": 725
     },
     "right": {
-        "splitterpos": 540,
+        "splitterpos": 431,
         "topwindowstate": "NORMAL",
-        "panelheight": 861,
-        "windowheight": 899
+        "panelheight": 687,
+        "windowheight": 725
     }
 }
diff --git a/bookdown_files/Books/Book/.Rproj.user/DE416EDF/rmd-outputs b/bookdown_files/Books/Book/.Rproj.user/DE416EDF/rmd-outputs
@@ -1,5 +1,6 @@
-
 D:/GitHub/R4PsyBook/bookdown_files/Books/Book/_book/index.html
-
-
+D:/GitHub/R4PsyBook/bookdown_files/Books/Book/_book/index.html
+D:/GitHub/R4PsyBook/bookdown_files/Books/Book/_book/index.html
+D:/GitHub/R4PsyBook/bookdown_files/Books/Book/_book/index.html
+D:/GitHub/R4PsyBook/bookdown_files/Books/Book/_book/index.html
 
diff --git a/bookdown_files/Books/Book/1001-lesson1.Rmd b/bookdown_files/Books/Book/1001-lesson1.Rmd
@@ -4,21 +4,23 @@ editor_options:
     wrap: 72
 ---
 
-# 2023.2.20 第一节课 {#lesson-1}
+# 第一讲：为什么要学习R {#lesson-1}
 
 ```{r setup, include=FALSE}
 knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
 ##library(tidyverse) # Wickham的数据整理的整套工具
 pdf.options(height=10/2.54, width=10/2.54, family="GB1") # 注意：此设置要放在最后
 ```
 
-## 序 {#1-intro}
+**序**
 
 一般来说第一节课没有太多实质性的内容，但是可以帮助大家为之后的课程做好心理的准备，这一过程是很重要的。从第一节课大家能知道接下来要上课的内容、想要上好这门课需要做什么准备、最后能从这门课获得什么。
 使用RStudio软件完成编辑和转换功能。
 在RStudio中，安装bookdown等必要的扩展包。
 
-## 数据科学 {#1-data-science}
+## R在心理科学及社会科学中的运用
+
+### 数据科学 {#1-data-science}
 
 **数据科学是什么**？ 
 
@@ -232,13 +234,19 @@ science？其实大家应该能感受到，随着我们电脑的普及，互联
 
 ## 课程安排
 
-课程课程的安排的话，我们可能要切换一下，我觉得在word里面讲可能会比较好。这是我们自己在，实验室的一个我们自己的公众号写的一个推文了，前面是介绍了一个简单的一个原则，就实际上我们这学期的课程的话，我们是想做到三点，就是有三个这种原则：第一个就是即学即用，我希望我们在课堂上教的这些代码，大家都能够在自己的数据分析中使用而不是我们在这里学了一遍之后，然后自己需要重新去学，或者这里面学的代码，都是大家用不上的，这个我们尽量避免。因为大家时间都很有限，如果能够帮助大家省一点时间的话我觉得或者少走一点弯路的话，减轻大家的心理负担。第二个就是在做的过程中学习，比如说我们当我们前面的两节课，第一节课我们是介绍对吧，第二节课我们就是教大家怎么去安装，然后去了解这个里面的各种各样的功能，以及数据导入，以及各种各样的情况，基本上第二节课以后，我们就开始就直接就给大家讲这个代码。那么也是我们需要在做的过程中学习，然后第三个就是逆向学习，逆向学习是什么意思就是你先你先做，你先能够在哪里面实现这个东西，然后我在这个我演示的过程中，我用一个命令，比方说就是t test或者f test对吧，我能够得到这样的结果，大家首先说的就是你在你自己电脑上面，或者说你在这个云计算平台上面你能够实现这个功能，你能把这个代码抄下来，然后呢得到跟我一模一样的结果。然后你后面再去理解他，他到底为什么这样或者说如何去使用他，你先会做然后再去理解，这个是对于学习代码来说，我觉得是很好的一个一个做法。因为如果你看到你一两本书之后，你其实没有写过几行代码这个实际上是非常的浪费时间的一个事情，尤其现在大家的这个时间也比较紧张对吧，然后呢我们的一个目标就是想要去压平这个学习曲线，因为如果大家知道学习，就是说以前大家认为这个R语言的学习曲线是非常陡峭的，就刚开始特别难，你要进步的话很慢，就是很难，也花很多时间。我们希望他尽量的快一点，然后可以慢慢的去后面的不断的学习。
+我们这学期的课程的有三个原则：第一个就是**即学即用**，我希望我们在课堂上教的这些代码，大家都能够在自己的数据分析中使用而不是我们在这里学了一遍之后，然后自己需要重新去学，或者这里面学的代码，都是大家用不上的，这个我们尽量避免。因为大家时间都很有限，如果能够帮助大家省一点时间的话我觉得或者少走一点弯路的话，减轻大家的心理负担。
+
+第二个就是**在做的过程中学习**，比如说我们当我们前面的两节课，第一节课我们是介绍对吧，第二节课我们就是教大家怎么去安装，然后去了解这个里面的各种各样的功能，以及数据导入，以及各种各样的情况，基本上第二节课以后，我们就开始就直接就给大家讲这个代码。我们需要在做的过程中学习。
+
+然后第三个就是**逆向学习**，逆向学习就是你先做，你先能够在哪里面实现这个东西，然后我在这个我演示的过程中，我用一个命令，比方说就是t test或者f test对吧，我能够得到这样的结果，大家首先说的就是你在你自己电脑上面，或者说你在这个云计算平台上面你能够实现这个功能，你能把这个代码抄下来，然后呢得到跟我一模一样的结果。然后你后面再去理解他，他到底为什么这样或者说如何去使用他，你先会做然后再去理解，这个是对于学习代码来说，我觉得是很好的一个一个做法。因为如果你看到你一两本书之后，你其实没有写过几行代码这个实际上是非常的浪费时间的一个事情，尤其现在大家的这个时间也比较紧张对吧，然后呢我们的一个目标就是想要去压平这个学习曲线，因为如果大家知道学习，就是说以前大家认为这个R语言的学习曲线是非常陡峭的，就刚开始特别难，你要进步的话很慢，就是很难，也花很多时间。我们希望他尽量的快一点，然后可以慢慢的去后面的不断的学习。
 
-那么参考教程的话，英文版的有这个，然后中文版的话，有一个叫做王敏杰老师的《数据科学中的r语言》，他实际上是一个公开的一个教程，那么大家可以把它当做参考书，因为这个书里面讲到了非常多的一些知识点。但是我们不会按照他的这个知识点进行讲解。然后另外一个呢是叫做Tidyverse，张继星老师，给大家展示一下，另外一本书，这个我最近也买了。那他实际上跟我们的课堂的这个内容契合度是非常高的，因为Tidyverse就是我们最常使用的一个工具包，那么课程的安排的话我们就是，我们课程的内容的话其实就基本上跟我们的研究密切相关，因为大家都是研究生对吧，所以我们是希望：首先是跟数据分析这部分密切相关，然后等我把这部分解决之后，我们看到后面进阶的话，在设计实验的时候怎么把这个部分做好，那么在数据分析的过程中的话，我们就会有一个完整的流程：我们从原始数据到清理，然后到数据的探索，统一分析，然后分析完了之后统一推断，然后把它结果去验证，然后撰写一个报告。
+那么参考教程的话，英文版的有这个（Naverro, Learning statistics with R: A tutorial for psychology students and other beginners. (Version 0.6.1),https://learningstatisticswithr-bookdown.netlify.app），然后中文版的话，有一个叫做王敏杰老师的《数据科学中的r语言》，他实际上是一个公开的一个教程，那么大家可以把它当做参考书，因为这个书里面讲到了非常多的一些知识点。但是我们不会按照他的这个知识点进行讲解。然后另外一个呢是叫做Tidyverse，张继星老师，给大家展示一下，另外一本书，这个我最近也买了。那他实际上跟我们的课堂的这个内容契合度是非常高的，因为Tidyverse就是我们最常使用的一个工具包，那么课程的安排的话我们就是，我们课程的内容的话其实就基本上跟我们的研究密切相关，因为大家都是研究生对吧，所以我们是希望：首先是跟数据分析这部分密切相关，然后等我把这部分解决之后，我们看到后面进阶的话，在设计实验的时候怎么把这个部分做好，那么在数据分析的过程中的话，我们就会有一个完整的流程：我们从原始数据到清理，然后到数据的探索，统一分析，然后分析完了之后统一推断，然后把它结果去验证，然后撰写一个报告。
 
-我自己本人也是非常喜欢这个可重复性和开放科学这一点，因为我觉得他是科研中很重要的一个方面，所以我们后面也整合了一些比方说我们如何跟他人进行协作对吧，这样的话帮助他人来进行这个，大家一起能够共同的合作来完成任务，我们如何能够去保证自己的重复性我们如何去，比方说能够甚至，采用一些更加先进的一些计算机的，目前在计算机里面常用的一些工具，然后帮助我们更好的保证我们的这个计算的可重复性。然后以及如何直接能够从代码到数据，生成一个PDF文件或者word文档，能够生成一个直接可以提交的一个版本。
+我自己本人也非常喜欢可重复性和开放科学，因为我觉得他是科研中很重要的一个方面，我们后面也整合了一些有关我们如何跟他人进行协作的内容，帮助他人一起共同的合作来完成任务。还有如何保证我们的可重复性，如何采用一些更加先进的计算机技术，来帮助我们更好的保证我们的这个计算的可重复性。然后以及如何直接能够从代码到数据，生成一个PDF文件或者word文档，能够生成一个直接可以提交的一个版本。
 
-所以我们基本上就按照这个顺序过来，比如说我们不会按照传统的这种介绍R的方法，比如我们先介绍R里面有什么数据，有什么对象有什么数据，有什么语法规则等等，这些通通都不介绍。我们怎么介绍？就是直接数据拿过来，我们要怎么用，怎么分析，第一步做什么，那我们看一下这个，那么第一步是什么？我们从第二章来，就是安装，假如我们现在有了一个数据，我们需要用r语言，我们第一个问题就是把r安装到自己的电脑上面去，如果有使用的是windows系统的话，最好把自己的用户名改成英文或者是拼音，不要用中文作为用户名，因为R语言它是英语的使用者开发的，所以说他的这个编码的话可能会对中文不是很友好。我们之前碰到过一个问题，就是当我们使用中文作用户名的时候，可能没有办法画图。
+### 课程大纲
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+我们不会按照传统的这种介绍R的方法：先介绍R里面有什么数据，有什么对象，有什么语法规则，这些通通都不介绍。我们怎么介绍？就是直接数据拿过来，我们要怎么用，怎么分析，第一步做什么，那我们看一下这个，那么第一步是什么？我们从第二章来，就是安装，假如我们现在有了一个数据，我们需要用r语言，我们第一个问题就是把r安装到自己的电脑上面去，如果有使用的是windows系统的话，最好把自己的用户名改成英文或者是拼音，不要用中文作为用户名，因为R语言它是英语的使用者开发的，所以说他的这个编码的话可能会对中文不是很友好。我们之前碰到过一个问题，就是当我们使用中文作用户名的时候，可能没有办法画图。
 
 然后我们会后面会帮助大家解决一些安装中的问题，然后的话我们会介绍安装之后的各个界面的介绍。然后呢我们也会介绍如何更加方便的使用r，如果我们是使用原生态的r的话他会非常的难用，他相当于只是给我们提供了一个引擎就是做R计算的一个引擎。我们还要需要有一个写代码的一个界面，更加方便我们进行交互，那么我们会使用Rstudio，那目前的话，Rstudio应该是使用最广泛的，当然越来越多的人也使用Microsoft的那个VS code，但是我们使用R语言，他其实也是挺方便的。
 
@@ -282,12 +290,16 @@ science？其实大家应该能感受到，随着我们电脑的普及，互联
 
 这个课程的整个大纲啊，相比上学期的话是进行了重大调整的，也不知道效果怎么样，大家跟我就一起一起体验。如果大家感觉很很糟糕的话，也可以继续跟我反馈，我后面在不断的改进。我们去年的结构是跟今年不一样的，去年结构就是按照传统的计算机编程语言的方法来进行讲解：先讲他的基础知识，再讲如何应用到心理学，但是讲他的知识的时候就会比较枯燥，很多同学就听着听着可能就觉得听不懂了，有可能就心情就到了谷底，坚持不下去了。今年我们希望大家尽量不要出现这种情况。在这个过程中，不断的把自己的每一个小的问题解决，如果大家看我们这个大纲的话，我们每一讲都是一个问题开始的，所以我们每一节课希望能够解决一个问题，那么在这个解决问题中的话，有的时候我PPT讲的内容不一定能够完全解决你的问题，因为你有可能在你的电脑上去解决这个问题的过程中你碰到了新的问题，那么这个时候我们有很重要就是小组讨论。我和助教来一起帮助大家解答疑惑，这个基本上就是我们这个课的安排。
 
+### 成绩分配
+
 那么选课的同学，可能就会涉及到这个成绩的问题了，那么我们一般来说的话就是出勤，只要大家来的话，就有10%的分数，第二个的话就是小作业，我们会给大家三个小的作业，然后帮助大家去练习课堂上的一些问题，那么小的作业的话最好大家是单独完成，或者是通过小组讨论之后，自己每个人提交一个代码。
 
 最后的话会有一个大的作业，我们一开始不就分组了吗，每个人会需要选用比方说公开数据或者我们给的数据，做一个完整的这个数据分析，然后生成一个PDF，并且能够在课堂上进行汇报。最后的话，大家需要提交的作业就是一个r代码文件.rmd和一个生成的PDF文件。
 
 那么我们会检查这个代码文件是不是真的能够生成这个PDF，如果生成不了的话那可能会稍微扣一点分，然后还有就是大家需要以小组的形式汇报一次，这是大作业。
 
+## 如何学好这门课
+
 如何学好这门课？我觉得最关键的就是不要害怕这个课程，这课程其实没有大家想象的那么难，为什么呢？因为我们不需要成为r开发者，我们也不需要懂很多很多r里面代码，我们只需要成为一个合格的调包侠就可以了。别人开发的包我们能够合理的使用，这就是我们这门课的目的，大家如果说有志于要成为大神，比方说我要开发某一个包，或者是我要后面所有的东西都用R解决，包括给自己建一个网站什么的，这个东西不在我们的这个课程范围之内，也说大家能够用r语言，第一个就是消除r语言的畏难心理。能够用r的这个生态里面的一些包帮助大家解决问题，这就是我们这门课要达到的一个，让大家入门的一个目标那么当然我们也希望通过这个入门让更多的人，能够成为长期的这个R语言的使用者，能够长期的在这个community里面活跃。甚至有一天能够为他人答疑解惑，或者是明年的时候来给我当助教。
 
 那么我们这个r语言，虽然说不直接讲统计知识，但是还是会涉及到一些统计知识的，那比方说我们讲的主要是操作，那么一个这个函数或者是一个代码，他的运算出来这个结果如何解读，其实需要一些统计知识的，如果你完全不懂的话，那你肯定是很困难的。