Основы статистической обработки педагогической информации. Денис Владимирович Соломатин
Читать онлайн книгу.
для других людей, чтобы они смогли помочь вам, и часто искореняет проблему в процессе его подготовки.
Есть три вещи, которые нужно описать, чтобы сделать ваш пример воспроизводим другими: необходимые пакеты, используемые данные и код.
1) Пакеты должны загружаться в самом начале скрипта, чтобы можно было увидеть, какие из них понадобятся в примере. При этом, хорошо не лишним будет проверить, что используете последнюю версию каждого пакета; возможно, разработчики обнаружили ошибку ранее и она уже была исправлена с момента установки пакета. Для пакетов из комплекта tidyverse самый простой способ – запустить tidyverse_update().
2) Самый простой способ включить свои данные в вопрос, это использовать dput () при создании кода R. Например, чтобы воссоздать набор данных mtcars в R, достаточно выполнить следующее шаги:
а) Запустите dput (mtcars) в R
б) Скопируйте выходные данные
в) В демонстрационном скрипте введите mtcars<– и вставьте ранее скопированное. Попробуйте найти наименьшее подмножество ваших данных, которое приводит к появлению проблемы.
3) Потратьте немного времени на то, чтобы проверить, что ваш код легко читается другими участниками. Для этого: убедитесь, что использовали пространство и ваш имена переменных лаконичны, но информативны; используйте комментарии, чтобы указать, где именно возникла проблема; сделайте все возможное, чтобы удалить все, что не связано с демонстрируемой проблемой. Чем короче ваш код, тем проще его использовать, понять, и тем легче его исправить.
4) Закончите, проверив, что действительно сделали воспроизводимый пример путем запуска нового сеанса R, копирования и вставки своего скрипта внутрь.
В любом случае, необходимо потратить некоторое время на подготовку, чтобы можно было решать проблемы до их возникновения. Инвестирование времени в обучение R каждый день на долгосрочной перспективе окупится сторицей. Принимайте активное участие в обсуждениях перспективных проектов на блоге RStudio, там размещаются объявления о новых пакетах, публикуются новые возможности интегрированной среды разработки и разрабатываются индивидуальные курсы. Чтобы идти в ногу со временем и сообществом R в более широком смысле, рекомендуется чтение http://www.r-bloggers.com: оно объединяет более 700 блогов пользователей R со всего мира. Если являетесь активным участником социальной сети Twitter, то подпишитесь на обновления по хэштегу #rstats, так как Twitter является одним из ключевых инструментов, который используют разработчики на R. Эта книга не просто вольный пересказ новостей компании занимающейся активной разработкой R, а результат долгой и плодотворной самостоятельной работы. С публикациями автора, в которых оказались применены описываемые инструменты статистической обработки информации в педагогических, биологических и химических областях на базе научных и исследовательских лабораторий ОмГПУ, можно ознакомиться на сайте https://www.researchgate.net.
§2. Визуализация и преобразование данных
Цель первой главы состояла в том, чтобы получить быстрое знакомство с основными инструментами исследования