HAFTA 01
R ile tanışma
Hesaplama, değişken ataması, vektör, veri çerçevesi, $ operatörü, head ve max.
Uygulama görevi
USArrests verisini aç, iki değişkenin en yüksek değerlerini bul, sonucu bir cümleyle açıkla.
Teacher’s Kit — 1–6. haftalar: Açıklamalı R kodları, örnek çıktılar, öğretmen soruları ve 90 dakikalık ders planları. Öğretmen setini aç →
Yeni: 5–6. hafta tamamlayıcı çalışmalar · Moodle dosyaları henüz doğrulanmamış, kurgusal veriyle yazılmış bağımsız devam paketi. 5–6. hafta sayfasını aç →
Dört haftalık indirilebilir alıştırma paketi: Kurgusal CSV verileri, 4 öğrenci R alıştırması, 4 öğretmen çözümü ve iki dilli README. Paket sayfasını aç / ZIP indir →. Özgün UCL dosyaları bu açık pakete kopyalanmadı.
Açık öğretmen kaynakları: Hazırlık rehberi, 90 dakika ders akışı, özgün R çözümleri ve sınav provası için UCL PALS Açık Öğretmen Masası. Giriş veya kısıtlı site gerekmiyor.
4 Kasım · Bugünkü 90 dakikalık ders · İlk ders için dakikalı akış, sorular, öğrenci uygulaması ve ödev seçimi. Ders akışını aç →
Programlamaya yeni mi başlıyorsun? Birinci haftadan önce özgün Programlama Nedir? · Ders 0 içeriğiyle algoritma ve R temellerini çalış.
Adım adım R kod rehberi · Dört haftanın kodlarını adım adım açıkla, kurgusal örnekleri dene ve her konunun kaynak eşleştirmesini gör. Adım adım R kod rehberi →
Dört uygulama, bütünlüklü öğrenme rotası
HAFTA 02
Veriyi düzenleme
CSV okuma, iki anahtarlı inner_join, select, filter, arrange, mutate, group_by ve summarise.
Uygulama görevi
Katılımcı bilgileri ile tekrarlı ölçümleri birleştir; gerçek ön/son test gruplarını ayır.
HAFTA 03
Betimleme ve AQ-10 puanlama
Geniş–uzun veri, pivot_longer, puanlama tablolarıyla join, ortalama, SD, aralık ve histogram.
Uygulama görevi
Tüm 10 maddeyi puanlama eşleştirmesiyle dönüştür; kişi toplamını ve dağılımını betimle.
HAFTA 04
Veriyi görselleştirme
ggplot2 ile histogram, scatterplot, boxplot, violin plot, ortalama±SD, facet ve tema.
Uygulama görevi
Bir dağılımı ve bir ilişkiyi iki grafikle sun; her grafiğin neyi göstermediğini de yaz.
Kaynak durumu ve akademik sınırlar
Öğrencinin aktardığı birim UCL Psychology and Language Sciences (PALS). Gönderilen ders notu “Introduction to Statistical Methods” başlığını taşıyor. Ancak kayıtlı UCL modülünün kodu henüz kesinleşmedi; bu sayfa resmî UCL haftalık müfredatı değildir.
UCL PDF'leri, R çalışma sayfaları ve ilgili CSV dosyaları öğrenci tarafından özel olarak gönderildi. Orijinal dosyalar burada yeniden yayımlanmıyor. Kendi ders dosyalarını öğretmenin özel olarak paylaştığı tamamlayıcı alıştırmalarla birlikte kullan.
Analizden önce veri sözlüğünü kontrol et
- Ölçüm zamanı: 0 = ön test; 1 = son test; 2 = bir haftalık takip. 2. hafta yönergesindeki 1 ve 2 kodları veri sözlüğündeki ön/son tanımıyla çelişiyor.
- Kaynak veri setinde cinsiyet kodu: 1 = kadın; 2 = erkek. Bazı uygulama ipuçlarında ters etiketlenmiş.
- Boxplot normalde ortanca ve çeyrekleri gösterir; ortalama ± standart sapma değildir. ±1 SD hata çubukları %95 güven aralığı değildir.
- AQ-10 tarama puanı klinik tanı değildir; grafik ve ön/son ortalama tek başına nedensellik ispatlamaz.