Денис Соломатин - Основы статистической обработки педагогической информации

Sys.setenv(LANGUAGE = "ru")

и повторите запуск кода; с большей вероятностью найдете справку для сообщения об ошибке на русском языке. При этом, удастся избежать многих проблем совместимости кода, написанного членами международных исследовательских команд, если настроите RStudio через меню Tools/Global Options на использование UTF-8 в качестве кодировки по умолчанию, как это показано на следующей иллюстрации:

Если Yandex не помогает, то попробуйте ru.stackoverflow.com. Начните с того, чтобы потратить немного времени на поиск существующего ответа, в том числе по тэгу [R], чтобы ограничить ваш поиск вопросами и ответами, которые используют R. Если не нашли ничего полезного, то подготовьте краткий воспроизводящий ошибку пример. Удачный пример делает его более доступным 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.

Цель первой главы состояла в том, чтобы получить быстрое знакомство с основными инструментами исследования данных. Ведь исследование данных это в первую очередь искусство просмотра ваших данных, быстрая генерация гипотез, быстрая их проверка, а затем повторение этого процесса снова, и снова. Цель предварительного исследования данных заключается в том, чтобы сгенерировать как можно больше многообещающих идей, которые можете будет развить позднее.

Во второй части книги изложены некоторые полезные инструменты, которые дают немедленную отдачу по следующим причинам:

1) Визуализация прекрасна для начала работы в R, потому что выигрыш очевиден, научитесь делать элегантные и информативные графики, которые помогут понять собранные данные. Погрузитесь в визуализацию изучая основное содержимое библиотеки ggplot2, и узнаете мощные методы превращения табличных данных в графики.

2) Визуализация сама по себе, как правило, не является достаточной для полноценного исследования, потому что в последующей трансформации данных ключевое место занимают визуально обнаруживаемые тренды, наглядная фильтрация наблюдений, создание новых переменных и вычисление сводных данных.

3) Наконец, в исследовательском анализе данных, приходится сочетать визуализацию и преобразования с вашим любопытством и скептицизмом, чтобы задать и ответить на интересующие вопросы о данных.

Моделирование является важной частью исследовательской работы, но порой не хватает навыков, чтобы эффективно этому обучиться для многократного применения. Вернемся к моделированию, как только освоим большое количество инструментов для обработки и программирования данных.

Среди последующих глав, сконцентрированных на изложении инструментов исследования, присутствует описание рабочих процессов. В соответствующем разделе разбираются основы рабочего процесса, автоматизация сценариями, на примере готовых решений иллюстрируются ведущие практики написания и организации R-кода. Это настроит на успех в долгосрочной перспективе, так как даёт инструменты для реализации конкретных проектов.

Как было показано во введении, простой график приносит больше информация для ума аналитика, чем любое другое представление данных. Покажем, как визуализировать данные с помощью ggplot2. В R имеется несколько систем для построения графиков, но ggplot2 является одним из самых элегантных и самых универсальных, так как ggplot2 реализует графический язык, схожий в системе описания и построения графиков. С ggplot2, многое делается быстрее, изучив одну систему команд можно применять её в самых неожиданных местах.

Если хотите узнать больше о теоретической основе ggplot2, то прежде, чем продолжить, рекомендуется прочитать специализированную учебную литературу по компьютерной графике. А в данной главе сфокусируемся на ggplot2, как одном из основных членов библиотеки tidyverse. Для доступа к наборам данных, справке и функциям, которые мы будем использовать в этой главе, загрузите tidyverse запустив следующую строку кода на исполнение: