语言科学研究的利器——R
R作为一款免费、源代码开放的语言，有着发达、灵活的数据计算能力和数据可视化能力，在我们这个大数据时代，R的卓越表现为科研工作提供了更丰富的创造性和更多的便利性。目前，语言研究的对象也趋向于更多的样本、语料库、大数据，语言学研究者也更倾向于穷尽更多的语言现象来更准确地阐释语言的本质、语言和思维的关系，语言和教学的关系等等。R的出现，为语言学研究者提供了一个强大的数据工具。
上海交通大学外国语学院吴诗玉教授，很早就开始使用R进行语言研究，积累了丰富有效的经验，引导青年学者借助数据工具不断探索语言的奥秘。科学出版社诚邀吴诗玉教授，结合他多年语言研究的经验，写作并出版了这本《R在语言科学研究中的应用》，以飨读者。本书内容有如下精彩之处：
1.引入个案，偏重应用。这本书是在一个个研究个案中讲述R，不是简单地罗列各种R函数的功能。这本书偏重应用，更多关注R+语言研究的各种可能性，R如何匹配语言研究的需求，R计算的逻辑原理，语言研究设计如何使用不同的函数组合，规避可能出现的无效计算等等，都是实实在在的一手经验，旨在让读者在研究中理解R，在个案中理解语言实验设计的要领。可以说，这本书将R与语言研究做了精妙的结合。
2.系统完整，科学高效。本书对语言研究前的实验数据设计，研究中的数据计算和解析，以及实验结果的可视化，结合不同个案，都做了系统完整的阐述。大多数语言研究者对于数据科学的了解都比较入门，本书针对这种情况，对数据计算的内涵、偏差、结果检验等进行了深入浅出的讲述，旨在让读者高效学习，快速上手，在研究中不断增进对R和语言研究的理解。可以说，这本书可以让读者边学边做，边做边参考。
3.复杂内容，清晰解析。R+语言研究是一个庞杂的叙述对象，不可能在一本200多页的书里说尽道明。本书作者梳理了多年积累的语言实验经验，以语言实验的典型个案为主线，穿插讲述R和语言研究的关键要素，简单明了，易于理解。对于不同研究目的、出于不同实验阶段可能产生的问题，本书采取问题导向的方案，就问题讲述错误原因，就问题阐述解决方案。全书没有大篇幅难懂的内容，也没有旁枝末节的分散内容。面对R+语言研究内容的层峦叠嶂，读者可以获得“轻舟已过万重山”的阅读体验。
语言研究不断演进，新工具是重要的助推器。期待这本书能够帮助到更多语言研究者，通过R自由穿梭在语言研究的各个角落，探索更深入、更广阔的语言世界。
R是天生的数据分析利器，因其在统计建模和数据可视化方面的优势，它被越来越多的语言学者熟知和使用，已经成为应用语言学、心理语言学、实验语音学等研究者青睐的重要研究工具。本书在语言学量化研究视域下主要介绍了四个方面内容：①“干净、整洁”的数据框的标准；②基于ggplot2的语言数据可视化；③NHST的原理，即如何在语言研究中实现从样本到总体；④统计推断的多种应用。本书从训练数据框操作能力入手，在介绍这四个方面内容时，首先着力解决一些关键概念的理解问题，然后提供大量实例，把关键概念付诸具体应用。比如，在介绍数据框操作时，既有语言研究中常用的问卷数据处理，也有大量的反应时行为数据（E-prime）处理，这些数据都是基于笔者真实的语言研究项目。每项研究都会涉及上述四个方面内容，因此形成了一些可供后续使用的经验。
前言
本书使用说明
第 1 章 R 数据科学：数据框的操作 1
1.1 干净、整洁的数据框的标准2
1.2 熟练地使用数据框操作函数8
1.2.1 gather( )和 spread( )的用法8
1.2.2 separate( )和 unite( )的用法 13
1.3 一些基础正则表达式的知识 21
1.4 数据表合并 32
1.4.1 传统的变长或变宽的表格合并 32
1.4.2 生成新变量的表格合并 37
1.4.3 不生成新变量的表格合并 43
1.4.4 集操作46
1.5 数据框运算和操作的五个函数 49
第 2 章 数据框操作实例：问卷数据处理 56
2.1 案例一：汉语第三人称代词的可接受度判断实验56
2.1.1 背景56
2.1.2 材料56
2.1.3 程序58
2.1.4 数据清洁和整理 59
2.1.5 利用最终数据进行描述统计 67
2.2 案例二：英语第三人称代词的可接受度判断实验71
2.2.1 背景71
2.2.2 材料73
2.2.3 程序74
2.2.4 数据清洁和整理 75
2.2.5 利用最终数据进行描述统计 87
第 3 章 数据框操作实例：反应时行为数据处理 91
3.1 背景92
3.1.1 被试92
3.1.2 材料93
3.1.3 程序94
3.2 E-prime 数据清洁和整理 94
3.3 RStudio 数据清洁和整理99
3.4 总结 113
第 4 章 概率分布 114
4.1 介绍 114
4.2 离散变量分布 116
4.3 连续变量分布：正态分布， t 分布、 F 分布和χ2分布120
4.3.1 正态分布 120
4.3.2 t 分布、 F 分布和χ2分布 128
第 5 章 假设检验的原理 133
5.1 正态分布视域下的 NHST 134
5.2 t 分布、 F 分布以及χ2分布视域下的 NHST141
5.3 总结 148
第 6 章 ggplot2 作图151
6.1 与实验数据关联的作图知识152
6.1.1 基础图形语法 152
6.1.2 分页 164
6.1.3 着色 176
6.1.4 图例修改 183
6.2 实验数据之外的作图知识188
6.2.1 theme 系统189
6.2.2 坐标体系、注解和绘制函数198
第 7 章 实验设计、 t 检验、方差分析和回归模型 203
7.1 实验研究和实验设计203
7.1.1 描述性研究 203
7.1.2 相关研究 204
7.1.3 界定变量之间关系的研究206
7.1.4 实验设计 208
7.1.5 拉丁方实验设计 211
7.2 t 检验 214
7.2.1 单样本 t 检验214
7.2.2 独立样本 t 检验218
7.2.3 配对样本 t 检验220
7.2.4 t 检验的效应量 222
7.2.5 t 检验的统计假设的前提 226
7.3 方差分析 226
7.3.1 独立测量的单向方差分析227
7.3.2 重复测量的单向方差分析230
7.3.3 多自变量方差分析 235
7.4 统计模型 242
7.5 总结 245
吴诗玉，上海交通大学外国语学院教授、博士生导师。主要研究方向为应用语言学(二语习得(认知心理过程，外语教学，第二语言加工(语音及篇章))；心理语言学；擅长使用R进行数据处理( 数据可视化、统计建模和文本挖掘)，多变量回归分析等。出版著作5部，在国内CSSCI以及国际SSCI期刊上共发表近40篇研究论文，主持国家社科基金项目等科研项目多项。
识别二维码购买