可重製統計：中文學習手冊
課程說明
0.0.1
Level 1
0.0.2
Level 2
0.1
學習成效評估
0.2
作業回饋單總表
1
週 00_從資料科學基本功開始的理由
1.1
為何心理學需要統計？
1.2
2020世代學好統計的標準？
1.3
可重製統計是什麼？
1.4
課程講授及作業演練模式
1.5
Hello! git and github
2
週 01_如何看透研究資料
2.1
正向心理學再現研究資料
2.2
活動一
2.3
公開資料的重要性
2.4
活動二
2.5
活動三
2.5.1
參考文獻
3
週 02_R程式語言入門
3.1
認識R Studio介面
3.2
測試R Studio功能
3.3
函式與參數
3.4
練習1 與 練習2
3.5
參數預設名稱
3.6
Rstudio編寫程式碼技巧
3.7
瀏覽packages
3.8
練習3: 安裝套件
3.9
練習4: 匯入套件
3.10
升級套件
3.11
函式名稱衝突
3.12
物件(Objects)
3.13
練習5: 創建物件
3.14
清理不再需要的物件
3.15
Rsutdio後台設定
3.16
執行緒(sessions)
3.17
練習6: 清除已執行的工作
3.18
引用R與Rstudio貢獻者資訊
3.19
取得更多幫助資訊
3.19.1
參考文獻
4
週 03_動態文件編輯入門
4.1
練習1
4.2
練習2
4.3
練習3
4.4
練習4
4.5
練習5
4.6
練習6
4.7
練習7
4.8
練習8
5
週 04_初窺研究資料
5.1
練習1,2
5.2
練習3：匯入研究資料
5.3
練習4: 預覽資料
5.4
練習5: 合併資料物件
5.5
練習 6:挑出研究目的需要的變項
5.6
練習 7: 視覺化資料散佈
5.7
練習 8: Debug小試驗
6
週 05_資料清理技巧(上)
6.1
認識
tidyverse
6.2
練習1：起始設定
6.3
babynames
資料庫
6.4
練習2: 預覽資料
6.5
練習3: 姓名熱門度歷史趨勢視覺化
6.6
練習4: 選擇想要的變項
6.7
練習5: 資料排序
6.8
練習6: 過濾有需要的資料
6.9
練習7: 製造新變項
6.10
練習8: 分組描述統計
6.11
練習9: 管道運算子
7
週 06_資料清理技巧(下)
7.1
練習1: 匯入資料
7.2
練習2: 挑出要處理的欄位
7.3
練習3: 排序資料欄位
7.4
練習4: 過濾符合條件的參與者資料
7.5
練習5: 計算收入中間值
7.6
練習6: 使用分組變項進行描述統計
7.7
練習7: 視覺化描述統計
7.8
練習8: 重製評估
8
週 07_ggplot視覺化語法
8.1
練習1: dplyr函式小測驗
8.2
ggplot2視覺化語法解析
8.3
練習2: 準備繪圖資料
8.4
練習3: 變項屬性轉換
8.5
練習4: Bar plot分解操作
8.6
練習5: 小提琴及箱型圖
8.7
練習6: 製程調換
8.8
練習7: 追加項目
9
週 停課一次
10
週 08_散佈圖視覺化技巧
10.1
練習1&2
10.2
練習3: 簡單散佈圖
10.3
練習4: 放置迴歸線
10.4
練習5: 變項屬性轉換
10.5
練習6: 分組散佈圖
10.6
練習7: 使用新分組變項繪圖
11
週 期末專題說明會
12
週 09_10_不誠實的誠實研究資料
12.1
資料編碼簿
12.2
演練1: 取得資料檔案
12.3
演練2: 自建Rmarkdown檔案
12.4
演練3: 建立R chunk
12.5
演練4: 匯入資料檔
12.6
演練5: 檢視資料檔
13
週 11_管道運算子Part01
14
週 12_管道運算子Part02
15
週 13_機率概論
15.1
條件機率
16
週 14_機率模型視覺化
17
週 15_虛擬樣本資料及模擬方法
18
期末專題發表會
附錄
陳紹慶編著
可重製統計：中文學習手冊
第 16
週 14_機率模型視覺化