包邮基于R语言分析的心理语言学眼动数据处理

目录
丛书序
前言
**章 R语言基础知识 1
**节 使用R语言的原因 1
第二节 R和RStudio的下载、安装和更新 3
第三节 认识RStudio 7
第四节 一些需要注意的问题 26
本章小结 27
本章练习 27
第二章 基本统计思路和初步数据整理 28
**节 从实验设计到获得原始数据 28
第二节 R语言中的数据结构 31
第三节 数据的导入 40
第四节 设置数据属性 45
本章小结 48
本章练习 48
第三章 数据清理、转换和描述性统计 49
**节 清理数据 49
第二节 对数据进行转换 59
第三节 描述性统计 61
本章小结 65
本章练习 66
第四章 数据可视化 67
**节 基本绘图 67
第二节 数据报告中的常用绘图 77
本章小结 89
本章练习 90
第五章 线性混合模型和*大随机效应 91
**节 线性混合模型 91
第二节 *大随机效应 96
第三节 从全模型到*简模型 98
第四节 设置不同的随机效应所得结果比较 103
第五节 广义线性混合模型 115
本章小结 118
本章练习 118
第六章 结果解释、整理和提升 120
**节 对得到的结果进行解释 120
第二节 对交互作用进行简单效应分析 124
第三节 加入其他变量 129
第四节 迁移到其他类型的实验设计 133
本章小结 134
本章练习 134
第七章 power分析和Bayes分析在R语言中的实现 135
**节 power分析原理及应用 135
第二节 Bayes分析的原理及应用 152
本章小结 155
本章练习 155
第八章 线性混合模型和重复测量方差分析结果的比较 157
**节 适用于方差分析的数据格式整理 157
第二节 导入数据 163
第三节 被试分析的描述性统计和推论统计 167
第四节 项目分析的描述性统计和推论统计 172
第五节 简单效应分析 175
第六节 与线性混合模型比较结果 178
本章小结 180
本章练习 180
第九章 多种眼动指标整理 181
**节 明确所需数据类型 181
第二节 列出眼动指标选择清单 183
第三节 从原始数据中整理出所需指标 186
第四节 根据研究目的挖掘眼动指标 189
本章小结 192
本章练习 192
参考文献 193