中青年学者外国语言文学学术前沿研究丛书 第二语言加工及R语言应用2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

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上篇 使用R语言进行统计建模3

第一章 R语言数据科学3

1.1 基础操作3

1.1.1 简介及安装3

1.1.2 设置工作目录7

1.1.3 数据导入和保存8

1.1.3.1 R的数据结构8

1.1.3.2 R的数据9

1.1.3.3 数据的导入和保存11

1.2 数据管理14

1.2.1 传统数据框的操作和管理14

1.2.1.1 一些常规操作14

1.2.1.2 对数据框信息进行修改19

1.2.1.3 数据操作的常用函数21

1.2.2 tibble简单数据框的操作和管理26

1.2.2.1 与传统的数据框比较26

1.2.2.2 tibble数据的导入27

1.2.2.3 数据管理最重要的五大函数30

1.2.2.4 长、宽数据的相互转换37

练习39

第二章 数据探索：描述性统计和数据可视化41

2.1 使用R对数据进行描述41

2.1.1 趋中度和变异性：平均数、方差和标准差41

2.1.1.1 概念41

2.1.1.2 使用R计算平均数和标准差44

2.1.2 趋中度和变异性：中位数（median）和四分位数（quartile）49

2.1.3 趋中度和变异性：众数和幅度51

2.1.4 其他描述统计方法53

2.1.5 频数表和列联表54

2.2 数据可视化57

2.2.1 基础知识：R基础图形方法58

2.2.1.1 图形的标题和坐标轴标签59

2.2.1.2 符号、线条、颜色、文本属性61

2.2.1.3 图形尺寸和边界尺寸62

2.2.1.4 添加图例、自定义坐标轴、添加参考线、文本标注63

2.2.2 几个常用绘图函数使用实例66

2.2.2.1 plot()绘图函数66

2.2.2.2 直方图、密度图和箱体图70

2.2.3 Lattice包的几个绘图函数73

2.2.4 ggplot 2绘图75

2.2.4.1 几何对象函数geom_histogram()77

2.2.4.2 几何对象函数geom_density()80

2.2.4.3 几何对象函数geom_boxplot()81

2.2.4.4 同时绘制多个几何对象81

2.2.4.5 统计变换83

2.2.4.6 总结85

练习86

第三章 从样本估计总体：概率分布和假设检验88

3.1 z分布88

3.2 t分布、F分布和X2分布95

3.3 二项分布100

3.4 假设检验（Hypothesis Testing）102

3.5 标准误和置信区间107

练习110

第四章 使用R进行统计建模112

4.1 回归分析的概念114

4.1.1 斜率和截距116

4.1.2 最小二乘法以及模型拟合度指标R2118

4.2 简单回归分析121

4.2.1 因变量和自变量都是数值型变量121

4.2.1.1 买例一121

4.2.1.2 实例二126

4.2.2 因变量是数值型变量，自变量是分类变量129

4.2.2.1 因变量是连续型变量，自变量是二元变量130

4.2.2.2 分类变量有多个水平136

4.3 多元回归分析143

4.3.1 两个自变量都是数值变量144

4.3.2 交互效应147

4.3.3 自变量：一个数值型变量加一个分类变量149

4.3.4 数值型自变量做趋中处理（Centering）158

4.3.5 自变量：两个分类变量160

4.3.6 回归分析要满足的统计假设的前提以及模型诊断166

4.3.7 比较编码方案与多重比较173

4.3.7.1 treatment coding174

4.3.7.2 sum coding177

4.3.7.3 treatment coding与sum coding对比179

4.3.8 事先计划比较和事后比较188

4.3.8.1 事先计划比较188

4.3.8.2 事后比较192

4.3.9 变量的选择和模型比较194

4.3.9.1 变量进入模型194

4.3.9.2 模型比较：anova()，AIC()和drop 1()198

4.4 广义线性模型：Logistic Regression200

4.4.1 介绍200

4.4.2 例子一：被试正误判断数据201

4.4.3 例子二：let还是allow206

4.5 广义线性模型：泊松回归211

练习215

第五章 重复测量和混合设计218

5.1 一个自变量两个水平的数据模型：t检验219

5.1.1 独立样本t检验219

5.1.2 配对样本t检验221

5.2 一个自变量多个水平的统计模型223

5.3 两个自变量混合设计的统计模型229

第六章 混合效应模型236

6.1 引言236

6.2 对比传统方差分析和混合效应模型：一个具体的研究案例237

6.2.1 反应时数据：平均数与个体差异的矛盾238

6.2.2 准确率数据：求比例与二元变量的矛盾240

6.3 混合效应模型：概念及内涵241

6.4 翻译判断实验的混合效应模型246

6.4.1 导入数据，并描述、探索246

6.4.2 拟合、比较、选择和解释模型248

下篇 二语加工主题下的R应用257

第七章 二语语音加工：中国英语学习者元音感知中的“范畴合并”现象257

7.1 研究背景258

7.2 实验设计260

7.2.1 被试260

7.2.2 实验材料261

7.2.3 程序262

7.3 R语言数据分析262

7.3.1 A’分数262

7.3.2 结论274

练习275

第八章 二语词汇加工：中国英语学习者词汇与概念表征发展研究276

8.1 研究背景276

8.2 实验设计279

8.2.1 被试279

8.2.2 材料279

8.2.3 程序280

8.3 R语言数据分析281

8.3.1 反应时281

8.3.2 准确率的模型拟合289

练习291

第九章 二语指称加工与格赖斯“量”的原理292

9.1 研究背景292

9.2 实验设计295

9.2.1 被试295

9.2.2 材料296

9.2.3 程序296

9.3 R语言数据分析297

9.3.1 介绍297

9.3.2 区域一298

9.3.3 区域二304

练习309

参考文献310