Было несколько хороших вопросов и наборов ответов на вводные книги или подходы к обучению, например, здесь и здесь . Но у меня немного другая проблема - лучший способ запустить часовой сеанс (или несколько таких сеансов) в компьютерном классе, который поможет людям начать работать с R, знаком с его базовым подходом и т. Д.
Мой текущий план состоял бы в том, чтобы эффективно проработать вводные главы чего-то вроде SimpleR Verzani и затем ввести знакомый набор данных, но есть ли другой подход, который люди сочли полезным? Например, хорошо ли сразу вводить реальные данные или решать проблемы более абстрактно? Должен ли я исчерпывающе разобраться, как использовать квадратные скобки, или взволновать людей примерами решетчатой графики?
Моя целевая аудитория знакома со статистикой (но не экспертами) и компетентными пользователями SPSS; не знакомы с языками программирования, кроме макросов и сценариев, которые вы получаете в SPSS и подобных вещах.
Любые советы или ссылки на планы уроков будут оценены. Тем не менее, я не хочу дублировать множество хороших списков онлайнового материала, представляющего R - строго ссылки на учебный вопрос лицом к лицу.
Ответы:
Я бы поспорил за совершенно другой подход. Я видел учебники R, которые преподавались с двух разных точек зрения: подход на основе строительных блоков, в котором пользователи знакомятся с фундаментальными концепциями R, и подход, основанный на шоке и трепете, в котором пользователям демонстрируются удивительные возможности R, но они остаются с относительно мало понимания того, как сделать что-либо. Последнее определенно резонирует сильнее с учениками, но ни один из них не кажется очень эффективным в деле создания пользователей.
Вместо этого, я бы взял обычную и относительно простую задачу в SPSS и прошел бы через ее преобразование в R, с небольшой притворной наивностью с вашей стороны - например, следуя прекрасному предложению Сианя, искать некоторые желаемые функции,
??
а не просто вспоминая правильную функцию из памяти. Ваши новички почти наверняка будут преобразовывать существующие процессы, когда они изучают R, а не писать их с нуля - так почему бы не показать им, как именно вы поступите с этим?Хороший пример может состоять из простой загрузки данных, выполнения некоторых описаний и отображения некоторых основных графиков.
lm()
может быть очень, очень простым и дает результаты, которые они поймут и могут сравнить с выводом SPSS, так что это также может быть полезным для рассмотрения.Для домашней работы попросите их попробовать конвертировать один из своих простых процессов или загрузить и изучить набор данных, с которым они очень знакомы. Дайте им время один на один, чтобы выяснить, где что-то идет не так, а затем расскажите о них на следующем сеансе с помощью дополнительных примеров преобразований. Понятия из вашего списка неизбежно появятся (моя ставка: факторы против векторов персонажей, для против применимы) - и тогда у вас будет реальная мотивация для их покрытия. Если они не подходят (
attach
), то они на самом деле пока не нужны - если это означает, что ваши новички пишут немного неидиоматического кода на раннем этапе (for
вместоapply
), я не вижу вреда.Таким образом, ваши ученики могут прогрессировать во многом так же, как и студенты-иностранцы (или, по крайней мере, так, как я): грубый перевод простых выражений вызывает желание более сложных выражений, что вызывает желание более глубокого понимания грамматики , что в итоге приводит к идиоматическому выражению. Не спешите переходить к «грамматике» слишком рано и не слишком переживайте о том, чтобы научить их вещам, о которых они не спрашивают, потому что они, вероятно, просто все равно забудут это. Нежные указатели о идиоматическом выражении великолепны (
for
противapply
), но главное - заставить их генерировать результаты и исследовать их самостоятельно.источник
Хорошо, вот мой собственный ответ на то, что, я думаю, заставит людей начать и мотивировать их учиться еще больше (я пытаюсь отучить их от SPSS, который буквально не может сделать то, что нам нужно, например, сложный анализ опроса, по крайней мере, не покупая больше модулей, которые я отказываюсь делать).
В конце первого сеанса вы сможете:
основы
Манипуляция данными
Статистика
Графика
В конце трех сессий и выполнения промежуточных упражнений вы также сможете:
основы
Манипуляция данными
Статистика
Графика
источник
К списку Петра я бы добавил:
Больше мыслей: они, вероятно,
COMPUTE
много используютSPSS
, поэтомуR
было бы неплохо рассказать, как это сделать . Кроме того, как сRECODE
переменными в R. Когда я использовал,SPSS
я думаю, что большая часть моей работы «не анализа» была с использованием этих двух команд.источник
ifelse
ОБЯЗАТЕЛЬНО покажите им, как это работает и что означает предупреждение в его документации. Когда вы думаете об этом, он работает логически, но я видел полное замешательство по поводуifelse
«изменения» типов переменных и потери большого количества времени.a <- 1:5 ; b <- 4 ; a[b = 3] ; b ; a[b <- 3] ; b
где подписка дает те же результаты, ноb
разные (первый раз не изменился, второй изменился). Он=
никогда не предназначался для назначения и никогда не должен был изменяться, чтобы сделать R более приемлемым. Не делай этого.pmax
прекрасно работает.