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基于R語言分析的心理語言學(xué)眼動數(shù)據(jù)處理
基于R語言分析的心理語言學(xué)眼動數(shù)據(jù)處理 版權(quán)信息
- ISBN：9787030744319
- 條形碼：9787030744319 ; 978-7-03-074431-9
- 裝幀：平裝
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
基于R語言分析的心理語言學(xué)眼動數(shù)據(jù)處理 內(nèi)容簡介
本書共9章。**章介紹了R語言的基礎(chǔ)知識；第二章介紹了基本統(tǒng)計思路和初步數(shù)據(jù)整理，整理出兩個有代表性的指標(biāo)；第三章涉及數(shù)據(jù)清理、轉(zhuǎn)換和描述性統(tǒng)計；第四章介紹了數(shù)據(jù)可視化；第五章介紹了線性混合模型和*大隨機(jī)效應(yīng)；第六章涉及結(jié)果解釋、整理和提升；第七章介紹了power分析和bayes分析在R語言中的實(shí)現(xiàn)；第八章比較了線性混合模型和重復(fù)測量方差分析結(jié)果；第九章整理了多種眼動指標(biāo)。
基于R語言分析的心理語言學(xué)眼動數(shù)據(jù)處理 目錄
目錄
叢書序
前言
**章 R語言基礎(chǔ)知識 1
**節(jié) 使用R語言的原因 1
第二節(jié) R和RStudio的下載、安裝和更新 3
第三節(jié) 認(rèn)識RStudio 7
第四節(jié) 一些需要注意的問題 26
本章小結(jié) 27
本章練習(xí) 27
第二章 基本統(tǒng)計思路和初步數(shù)據(jù)整理 28
**節(jié) 從實(shí)驗設(shè)計到獲得原始數(shù)據(jù) 28
第二節(jié) R語言中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 31
第三節(jié) 數(shù)據(jù)的導(dǎo)入 40
第四節(jié) 設(shè)置數(shù)據(jù)屬性 45
本章小結(jié) 48
本章練習(xí) 48
第三章 數(shù)據(jù)清理、轉(zhuǎn)換和描述性統(tǒng)計 49
**節(jié) 清理數(shù)據(jù) 49
第二節(jié) 對數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換 59
第三節(jié) 描述性統(tǒng)計 61
本章小結(jié) 65
本章練習(xí) 66
第四章 數(shù)據(jù)可視化 67
**節(jié) 基本繪圖 67
第二節(jié) 數(shù)據(jù)報告中的常用繪圖 77
本章小結(jié) 89
本章練習(xí) 90
第五章 線性混合模型和*大隨機(jī)效應(yīng) 91
**節(jié) 線性混合模型 91
第二節(jié) *大隨機(jī)效應(yīng) 96
第三節(jié) 從全模型到*簡模型 98
第四節(jié) 設(shè)置不同的隨機(jī)效應(yīng)所得結(jié)果比較 103
第五節(jié) 廣義線性混合模型 115
本章小結(jié) 118
本章練習(xí) 118
第六章 結(jié)果解釋、整理和提升 120
**節(jié) 對得到的結(jié)果進(jìn)行解釋 120
第二節(jié) 對交互作用進(jìn)行簡單效應(yīng)分析 124
第三節(jié) 加入其他變量 129
第四節(jié) 遷移到其他類型的實(shí)驗設(shè)計 133
本章小結(jié) 134
本章練習(xí) 134
第七章 power分析和Bayes分析在R語言中的實(shí)現(xiàn) 135
**節(jié) power分析原理及應(yīng)用 135
第二節(jié) Bayes分析的原理及應(yīng)用 152
本章小結(jié) 155
本章練習(xí) 155
第八章 線性混合模型和重復(fù)測量方差分析結(jié)果的比較 157
**節(jié) 適用于方差分析的數(shù)據(jù)格式整理 157
第二節(jié) 導(dǎo)入數(shù)據(jù) 163
第三節(jié) 被試分析的描述性統(tǒng)計和推論統(tǒng)計 167
第四節(jié) 項目分析的描述性統(tǒng)計和推論統(tǒng)計 172
第五節(jié) 簡單效應(yīng)分析 175
第六節(jié) 與線性混合模型比較結(jié)果 178
本章小結(jié) 180
本章練習(xí) 180
第九章 多種眼動指標(biāo)整理 181
**節(jié) 明確所需數(shù)據(jù)類型 181
第二節(jié) 列出眼動指標(biāo)選擇清單 183
第三節(jié) 從原始數(shù)據(jù)中整理出所需指標(biāo) 186
第四節(jié) 根據(jù)研究目的挖掘眼動指標(biāo) 189
本章小結(jié) 192
本章練習(xí) 192
參考文獻(xiàn) 193
叢書序
前言
**章 R語言基礎(chǔ)知識 1
**節(jié) 使用R語言的原因 1
第二節(jié) R和RStudio的下載、安裝和更新 3
第三節(jié) 認(rèn)識RStudio 7
第四節(jié) 一些需要注意的問題 26
本章小結(jié) 27
本章練習(xí) 27
第二章 基本統(tǒng)計思路和初步數(shù)據(jù)整理 28
**節(jié) 從實(shí)驗設(shè)計到獲得原始數(shù)據(jù) 28
第二節(jié) R語言中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 31
第三節(jié) 數(shù)據(jù)的導(dǎo)入 40
第四節(jié) 設(shè)置數(shù)據(jù)屬性 45
本章小結(jié) 48
本章練習(xí) 48
第三章 數(shù)據(jù)清理、轉(zhuǎn)換和描述性統(tǒng)計 49
**節(jié) 清理數(shù)據(jù) 49
第二節(jié) 對數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換 59
第三節(jié) 描述性統(tǒng)計 61
本章小結(jié) 65
本章練習(xí) 66
第四章 數(shù)據(jù)可視化 67
**節(jié) 基本繪圖 67
第二節(jié) 數(shù)據(jù)報告中的常用繪圖 77
本章小結(jié) 89
本章練習(xí) 90
第五章 線性混合模型和*大隨機(jī)效應(yīng) 91
**節(jié) 線性混合模型 91
第二節(jié) *大隨機(jī)效應(yīng) 96
第三節(jié) 從全模型到*簡模型 98
第四節(jié) 設(shè)置不同的隨機(jī)效應(yīng)所得結(jié)果比較 103
第五節(jié) 廣義線性混合模型 115
本章小結(jié) 118
本章練習(xí) 118
第六章 結(jié)果解釋、整理和提升 120
**節(jié) 對得到的結(jié)果進(jìn)行解釋 120
第二節(jié) 對交互作用進(jìn)行簡單效應(yīng)分析 124
第三節(jié) 加入其他變量 129
第四節(jié) 遷移到其他類型的實(shí)驗設(shè)計 133
本章小結(jié) 134
本章練習(xí) 134
第七章 power分析和Bayes分析在R語言中的實(shí)現(xiàn) 135
**節(jié) power分析原理及應(yīng)用 135
第二節(jié) Bayes分析的原理及應(yīng)用 152
本章小結(jié) 155
本章練習(xí) 155
第八章 線性混合模型和重復(fù)測量方差分析結(jié)果的比較 157
**節(jié) 適用于方差分析的數(shù)據(jù)格式整理 157
第二節(jié) 導(dǎo)入數(shù)據(jù) 163
第三節(jié) 被試分析的描述性統(tǒng)計和推論統(tǒng)計 167
第四節(jié) 項目分析的描述性統(tǒng)計和推論統(tǒng)計 172
第五節(jié) 簡單效應(yīng)分析 175
第六節(jié) 與線性混合模型比較結(jié)果 178
本章小結(jié) 180
本章練習(xí) 180
第九章 多種眼動指標(biāo)整理 181
**節(jié) 明確所需數(shù)據(jù)類型 181
第二節(jié) 列出眼動指標(biāo)選擇清單 183
第三節(jié) 從原始數(shù)據(jù)中整理出所需指標(biāo) 186
第四節(jié) 根據(jù)研究目的挖掘眼動指標(biāo) 189
本章小結(jié) 192
本章練習(xí) 192
參考文獻(xiàn) 193
展開全部
基于R語言分析的心理語言學(xué)眼動數(shù)據(jù)處理 作者簡介
王敬欣，天津師范大學(xué)心理學(xué)部教授、博士研究生導(dǎo)師。國家語言文字工作委員會專家，為中國心理學(xué)會認(rèn)定的“心理學(xué)家”，人選天津市宣傳文化“五個一批”人才、“131”創(chuàng)新型人才培養(yǎng)工程第一層次人才、天津市高校“中青年骨干創(chuàng)新人才培養(yǎng)計劃”、“天津師范大學(xué)國家級高端人才培育計劃”，獲評“天津師范大學(xué)海河杰出教授”“天津市特聘教授”。致力于漢語閱讀認(rèn)知發(fā)展領(lǐng)域的研究，帶領(lǐng)碩士、博士兩級團(tuán)隊與英國萊斯特大學(xué)、南安普頓大學(xué)及中央蘭開夏大學(xué)展開長期國際合作，主持兩項國家自然科學(xué)基金面上項目和多項國家級、省部級課題，發(fā)表系列論文50余篇，其中SSCI論文10余篇，CSSCI論文40余篇。 李琳，天津師范大學(xué)心理學(xué)部助理研究員、碩士研究生導(dǎo)師。主持國家自然科學(xué)基金（青年）項目和天津市哲學(xué)社會科學(xué)項目。博士期間受國家留學(xué)基金管理委員會資助在英國萊斯特大學(xué)接受博士聯(lián)合培養(yǎng)，并且完成了在英國南安普頓大學(xué)語言研究中心舉辦的R語言數(shù)據(jù)統(tǒng)計專業(yè)課程。自2015年開始采用R語言對心理語言學(xué)相關(guān)研究數(shù)據(jù)進(jìn)行分析統(tǒng)計，發(fā)表學(xué)術(shù)論文6篇，其中SSCI收錄5篇。目前為天津師范大學(xué)學(xué)生語言能力發(fā)展與促進(jìn)方向的研究生開設(shè)了“R語言在心理語言學(xué)中的應(yīng)用”等相關(guān)課程。
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