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@@ -509,7 +509,7 @@ <h1>
 <div id="header">
 <h1 class="title">R语言在心理学研究中的应用: 从原始数据到可重复的论文手稿(V2)</h1>
 <p class="author"><em>胡传鹏</em></p>
-<p class="date"><em>2024年04月16日</em></p>
+<p class="date"><em>2024年06月30日</em></p>
 </div>
 <div id="id_0-index" class="section level1 hasAnchor" number="1">
 <h1><span class="header-section-number">Chapter 1</span> 教学内容与课时<a href="index.html#id_0-index" class="anchor-section" aria-label="Anchor link to header"></a></h1>

bookdown_files/Books/Book/_book/lesson-5.html

@@ -664,7 +664,7 @@ <h3><span class="header-section-number">6.4.2</span> 数值型(numeric)<a href="
 <pre><code>## [1] 2</code></pre>
 <div class="sourceCode" id="cb66"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb66-1"><a href="lesson-5.html#cb66-1" tabindex="-1"></a><span class="do">## 直接输入pi会返回圆周率</span></span>
 <span id="cb66-2"><a href="lesson-5.html#cb66-2" tabindex="-1"></a>pi</span></code></pre></div>
-<pre><code>## [1] 3.141593</code></pre>
+<pre><code>## [1] 3.1416</code></pre>
 <div class="sourceCode" id="cb68"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb68-1"><a href="lesson-5.html#cb68-1" tabindex="-1"></a><span class="do">## 幂运算</span></span>
 <span id="cb68-2"><a href="lesson-5.html#cb68-2" tabindex="-1"></a><span class="dv">10</span><span class="sc">^</span><span class="dv">3</span></span></code></pre></div>
 <pre><code>## [1] 1000</code></pre>

bookdown_files/Books/Book/_book/reference-keys.txt

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+id_0-index
+目录
+lesson-1
+r在心理科学及社会科学中的运用
+id_1-data-science
+id_1-data-science-born
+为什么要学习r语言1-why-learn-r
+心理学的可重复性危机
+利用r语言增强计算的可重复性
+记录数据分析的全过程
+跨机器的一致结果
+r语言使用的示例展示
+数据清洗
+ggplot2画图
+心理学数据分析与结果汇报
+regression
+现场运行代码
+课程安排
+课程大纲
+成绩分配
+如何学好这门课
+课程总结与期望
+推荐
+第二讲如何开始使用r
+数据分析的出发点问题
+问题一-人类企鹅计划问卷数据
+问题二认知决策任务反应时和反应选择数据
+如何安装r
+r的下载与安装
+r-console控制台
+如何安装rstudio
+rstuio的下载与安装
+测试rstudio
+创建新项目
+包packages的介绍与调用
+镜像的选择
+安装rtoolswindows
+如何通过和鲸model-whale使用r
+第三讲git-rstudio工作流
+files-and-folders-system
+git-and-git-hub
+git
+git-hub
+local-version-control
+remote-version-control
+作业
+第四讲如何导入数据
+正式开始前的tips
+回顾与问题
+数据导入
+数据的住址路径-以mac系统为例
+绝对路径相对路径
+设定工作目录-手动挡与自动挡
+读取数据
+读取数据手动档
+读取数据自动挡gui点击操作
+数据类型
+数据结构
+数据索引
+数据索引中括号
+数据索引-1
+数据索引逻辑值
+对象object
+其它注意事项
+变量命名
+缺失值na-空值null
+数据类型的转换
+目录和文件管理函数
+对象与变量名
+final-project期末作业
+requirements
+代码要求
+文档要求
+报告要求
+评分标准
+lesson-5
+加载数据
+数据的地址路径
+绝对路径与相对路径
+读取数据-1
+手动导入
+代码导入
+赋值
+数据类型-1
+单个元素
+数值型numeric
+字符串character
+逻辑值logical
+数据结构-1
+向量vector
+类型转换
+向量循环
+向量的索引
+因子factor
+数据框
+数据框的索引
+数字索引
+名称索引
+美元符
+矩阵与数组
+列表
+函数
+函数的调用
+自定义函数
+函数的组成
+函数的简写
+if-条件语句
+第六讲数据预处理
+tidyverse
+问卷数据
+研究问题数据情况
+操作步骤完整的管道操作
+小结
+反应时数据
+研究问题-数据情况
+操作步骤
+小结-1
+第七讲描述性统计与数据可视化基础
+回顾
+批量导入数据
+代码书写规范
+数据清洗-1
+探索性数据分析
+常用函数介绍
+数据可视化
+可视化的重要性
+可视化的逻辑
+单个图片的组成
+常用图形
+直方图
+直方图密度图
+箱线图
+data-explorer
+data-explorer-1
+使用ggpairs
+练习
+参考阅读
+第九讲回归模型二分层线性模型
+回顾-1
+重复测量方差分析
+分层线性模型多层线性模型hlm
+多层线性模型的应用
+hlm的应用
+思考
+第十讲回归模型三广义线性模型
+前章回顾和本章数据预处理
+广义线性模型
+回归方程和普通线性模型
+连接函数和广义线性模型
+二项分布
+伯努利实验
+glm代码实操
+不同方法比较
+不同的建模方法
+不同的模型比较方法
+其他分布
+第十一讲回归模型四中介分析
+准备工作
+线性模型回顾
+线性模型及模型检验
+多元线性模型的局限
+局限
+中介分析
+对于机制的表示图
+中介分析-1
+中介效应
+中介效应的检验
+问题提出
+代码实现
+lavaan-介绍
+lavaan语句
+process-in-brucer
+反思
+因果推断
+因果推断casual-inference
+因果推断与概率
+基于实验的中介
+参考资料推荐
+总结
+第十二讲数据可视化进阶
+作图的必要性和作图数据处理
+为什么要作图以及作图的原则
+作图数据准备
+基础作图
+ggplot2基础回顾
+主要图层
+可选图层
+同时呈现多张图片
+进阶作图
+整体和个体效应共存的图
+可视化层级模型的random-effect
+雨云图rain-cloud-plot
+高级图片处理magick
+第十三讲基于网络模型的心理学研究
+基于潜变量的心理学研究
+潜变量模型在心理学的困境
+基于网络的心理学视角
+如果寻找可观测特征的因果关系
+d-separation
+dag贝叶斯网络
+高斯图模型ggm
+易辛模型ising-model
+心理网络的估计
+高斯图模型
+多元估计
+最大似然估计
+贝叶斯估计
+一元估计
+代码实现-1
+bootnet包
+psychonetrics包
+bggm
+模型选择
+模型选择的方式
+阈值法剪枝法
+代码实现-2
+阈值法剪枝法-1
+正则法
+代码实现-3
+正则化ebicglasso
+模型搜索
+代码实现-4
+模型选择-1
+总结-1
+心理网络的挑战
+我们是否还需要潜变量模型
+第十四讲心理学元分析入门
+什么是元分析
+元分析的实施
+回顾与总结
+补充1如何进行基本的数据分析-相关与回归
+什么是相关
+相关-代码实现
+什么是回归
+补充2从分析到手稿
+通过papaja撰写论文
+part1-papaja包的安装
+part2-papaja语法格式
+part3-正文的撰写
+总结-2
+小作业
+补充3效应量和元分析
+效应量简介
+算法实现
+小练习
+元分析简介
+元分析实现