课程中英文名称 基于R语言的数据统计应用
Application of Data Statistics
Based on R Language
课程代码 18020206001
培养层次 大学本科
适用专业 汉语国际教育
课程属性 专业选修课
开设学期 2
学分数 1
（一）实验性质
本实验课程面向播音与主持艺术专业本科生，为适应专业学生统计学习与应用的需要开设，以技术型实验为主。实验的主要内容为R语言编程基础、R语言统计和绘图。
（二）实验目的
实验目的为初步了解R语言和R语言编程基础，包括初步R语言与数学计算入门、介绍R和R Studio、R语言的几种基本变量类型、编写控制流程（if/else循环）、数据的基本操作（导入/导出、清洗）、R语言基本作图（ggplot2）、利用R语言进行描述统计和推论统计，能够利用R语言完成数据实际数据分析并形成研究报告。
（三）基本要求
要求学生能够掌握R语言的基本语法和数据分析的基本操作规范，熟悉各种常用统计方法的操作流程，能够根据研究需要选择恰当的统计方案，并能够正确解读统计结果，形成满足规范的统计结果和报告。
序号 | 实验项目 | 关键步骤 | 内容提要 | 学时 | 实验 类型 |
1 | R语言入门 | 下载和安装R与R Studio；了解R Studio的基本界面；使用R语言的帮助文档 | 1.安装R；2.安装R Studio； 3.R Studio界面；4.R包的安装和载入； 5.R的帮助系统 | 1 | 实验 |
2 | R语言基本语法 | R语言的基本变量类型：向量(vector)、矩阵(matrix)、数组(array)、数据框(data frame)、因子(factor)、列表(lists):等；导入/导出excel/txt数据 | 1.在R中进行数学运算；2. R语言的基本变量类型；3. 数据的导入/导出；4.数据清洗；5.Tidyverse工作流 | 1 | 实验 |
3 | R语言绘图基础 | ggplot2绘图基本思想：图层结构 | 1.ggplot2介绍；2.深入了解ggplot2；3. ggplot2基本作图类别 | 3 | 实验 |
4 | R语言描述统计 | 均值、中位数、方差、标准差、皮尔逊/肯塔尔相关系数的计算 | 1.集中趋势分析；2.离散趋势分析；3.相关分析 | 3 | 实验 |
5 | R语言推论统计 | 假设检验的基本思想与逻辑；I类错误和II类错误 | 1.假设检验；2.t检验；3.方差分析；4.显著性检验与多重比较 |
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6 | 回归分析 | 回归模型的建立与解读 | 1.从方差分析到回归；2.线性回归模型；3.混合线性模型 |
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考核办法为考查，要求学生根据选定的问题，分组或独立完成相关数据的收集，利用R语言完成数据分析，并形成研究报告。
[新西兰] Hadley Wickham / [美] Garrett Grolemund，《R数据科学》（原作名：R for Data Science: Visualize, Model, Transform, Tidy, and Import Data），人民邮电出版社，2018年7月
Bodo Winter，《Statistics for Linguists: An Introduction Using R》，Routledge，2020.
A sgplot2 Tutorial for Beautiful plotting in R (https://www.cedricscherer.com/2019/08/05/a-ggplot2-tutorial-for-beautiful-plotting-in-r/)
撰写人：孙彦 审核人：