您是如何体验从SPSS到R的过渡的？

Question

这个问题的讨论是我提出这个问题的直接原因.更一般的原因是我经常需要向只熟悉SPSS的人解释R使用.我知道SPSS的大部分基础知识,因为我们仍然在基础课程统计中使用它.但由于我更像是一个R家伙,因此很难知道SPSS用户如何体验与R的第一次见面.

我知道有一本关于SAS和SPSS用户的书,它已经包含了一些信息.然而,我想知道当你从SPSS切换到R时,更困难的部分是什么.

或者换句话说:如果您需要在一天内向SPSS用户解释R,您会关注哪些主题？这是不是对了(是的,我知道,这不是因为一个得到报酬,它总是有道理...)一个假设性的问题.

Answer 1

首先,数据操作一直是从SPSS/SAS到R学习最具挑战性的事情.我个人认为,为分析获取正确形状的数据通常比分析本身困难得多.其次,真正理解如何通过使用因素来处理分类价值.最后,汇总统计信息和描述有时可能具有挑战性,以获得可转换为PPT或Excel的格式,这是(我的)客户通常期望/需要报告的内容.

我会专注于:

1数据操作

了解数据结构.进出口.然后深入培训使用像plyer这样的包装,重新塑造,特别注重如何有效地使用配方铸造和熔化与ID.如何使用ddply在data.frame中应用数值函数.

2保理数据

通常,解释使用epicalc或用户定义的函数进行重新编码.还解释了因素,水平和标签的重要性

3描述

花几分钟时间,使用来自reshape的cast()来引入xtabs(),table(),prop.table(),以创建更合理地导出到Excel的数据的列表.

图形是可选的,如果你已经完成了上述工作,它们应该能够获得他们最熟悉的软件中创建图形所需的数据.

4图形

如果您在教授数据操作方面做得很好,那么将数据转换为图形化所需的形状应该非常简单(或者至少可以重现).ggplot2很复杂,只需要一天就可以玩.但是可以快速概述它.或者,基本图形易于理解,并且帮助更清楚地说明了什么以及语法如何工作.

注意:我遗漏了统计分析.但是,lm()和anova()或cor()的概述将有助于作为一个起点.但这应该与data.manipulation同时解释.

Answer 2

虽然我在R上写了一本关于SPSS迁移的书,但是针对的是程序员和大多数SPSS用户,我知道他们喜欢"点击".像Deducer(或R Commander)这样的图形用户界面可以帮助他们有宾至如归的感觉,同时教他们如果希望看到R编程代码如何工作.Deducer的Plot Builder也很容易让你轻松创建复杂的图,如果你想学习ggplot2代码,它也会告诉你.伊恩做得很好!

然而,虽然SPSS图形用户界面覆盖了SPSS可以做的98%,但Deducer可能只占R可以做的1%.这可能仍然是你的普通研究人员所需要的75%,但R是如此广泛,以至于要充分利用它,人们将需要学习编程.我的书"R for SAS and SPSS Users"的免费版本只有80页,涵盖了我认为最容易混淆初学者的编程领域.它在http://r4stats.com.