R in Psychology学习目录

##第一部分:R入门

###要点

  1. hello,R
  2. R语言的历史与特色
  3. 工业界与学术界怎么用R的
  4. 为什么R是更好的选择?
  5. R的心理学视图
  6. R学习靠谱路径图

###读物

##第二部分:R基础(1):数据准备与整理

###要点

  1. R的数据整理
  2. R的描述性统计
  3. R的抽样方法
  4. R的实验设计与信号检测论

###读物

###泛读

  • R for SAS and SPSS Users

###心理学特色读物

  • Modeling Psychophysical Data in R

##第三部分:R基础(2):信效度分析

###要点

  1. R的项目分析
  2. R的探索性因素分析
  3. R的信度分析
  4. R的效度分析 (相关、验证性因素分析等等)

###读物

###包

  • CTT
  • CMC
  • psychometric
  • psy
  • psych
  • MiscPsycho
  • concor

##第四部分:R基础(3):传统检验

###要点

  1. 平均数差异检验
  2. 多变量方差分析
  3. 回归分析
  4. 非参数检验

###读物

同上。

##第五部分:R特色

###1. R与贝叶斯

####综述读物

  • Doing Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R and BUGS
  • Bayesian Item Response Modeling
  • Bayesian Networks in R
  • Graphical Models with R

###2. 贝叶斯高级

读物:同上。

###3. R与社会网络分析

###4. R与项目反应理论

####包综述

####R补丁包

http://www.student.kuleuven.ac.be/~m0390867/dimitris.htm

####具体包

  • ltm: An R Package for Latent Variable Modeling and Item Response Analysis
  • lme4:Estimating the Multilevel Rasch Model: With the lme4 Package
  • mlirt:Multilevel IRT Modeling in Practice with the Package mlirt
  • eRm:Extended Rasch Modeling: The eRm Package for the Application of IRT Models in R

####其他包

  • plink
  • difR
  • lordif
  • plRasch
  • lme4
  • mokken
  • RaschSampler
  • mprobit
  • irtProb
  • VGAM

##第六部分:R可视

###要点

  1. R的数据可视化
  1. R与webapp的结合
  • irttool 基于LTM的web程序。此包待删,有更完善的。
  1. 基于R的可重复性研究

##第七部分:R开发

###要点

  1. R编程基础
  2. R包的制作与开发经验

##附录1: Learn R by hard way

##附录2:R语言考试小抄 (R sheet)

##附录3:R语言速记卡

(请参考Analysis of Questionnaire Data with R 这本书的速记卡)

##附录4:常读博客与资源

###博客

##相关豆列

##特别提醒

R语言较庞大,不要被上述材料吓住了。

如果以上都没问题,可以沿着上述专题,分别从信号检测论、贝叶斯、项目反应理论、社会网络分析挑选感兴趣的材料阅读。

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