您是如何体验从SPSS到R的过渡的？

Question

this question中的讨论是我提出这个问题的直接原因。更一般的原因是我经常需要向只熟悉SPSS的人解释R使用。我知道SPSS的大部分基础知识，因为我们仍然在基础课程统计中使用它。但由于我更像是一个R家伙，因此很难知道SPSS用户如何体验与R的首次会面。

我知道有一本书R for SAS and SPSS users，其中已经包含了一些信息。然而，我想知道当你从SPSS切换到R时，更困难的部分是什么。

或换句话说：如果您需要在一天内向SPSS用户解释R，您会关注哪些主题？顺便说一下，这是一个假设性问题 <是的，我知道，这并不是因为一个人得到报酬，这总是有意义的......）。

Answer 1

首先，数据操作一直是从SPSS / SAS到R学习最具挑战性的事情。我个人认为，为分析获取正确形状的数据通常比分析本身困难得多。其次，真正理解如何通过使用因素来处理分类价值。最后，汇总统计信息和描述有时可能具有挑战性，以获得可转换为PPT或Excel的格式，这是（我的）客户通常期望/需要报告的。

我会专注于：

1数据操作

了解数据结构。进出口。然后深入培训使用像plyer这样的包装，重新塑造，特别注重如何有效地使用配方铸造和熔化与ID。如何使用ddply在data.frame中应用数值函数。

2保理数据

一般来说，解释使用epicalc或用户定义的函数进行重新编码。还解释了因素，水平和标签的重要性

3描述

花几分钟时间使用来自reshape的cast（）来介绍xtabs（），table（），prop.table（），以创建更合理地导出到Excel的数据的列表。

图形是可选的，如果你已经完成了上述工作，他们应该能够获得他们最熟悉的软件中创建图形所需的数据。

4图形

如果您在教授数据操作方面做得很好，那么将数据转换为图形化所需的形状应该非常简单（或者至少可以重现）。 ggplot2很复杂，只需要一天就可以玩。但是可以快速概述它。或者，基本图形易于理解，并且帮助更清楚地说明了什么以及语法如何工作。

注意：我遗漏了统计分析。但是，lm（）和anova（）或cor（）的概述将有助于作为一个起点。但这应该与data.manipulation同时解释。

Answer 2

虽然我在R上写了一本关于SPSS迁移的书，但是针对的是程序员和大多数SPSS用户，我知道他们喜欢“点击”。像Deducer（或R Commander）这样的图形用户界面可以帮助他们有宾至如归的感觉，同时教他们如果希望看到R编程代码如何工作。 Deducer的Plot Builder也很容易让你轻松创建复杂的图，如果你想学习ggplot2代码，它也会告诉你。伊恩做得很好！

然而，虽然SPSS图形用户界面覆盖了SPSS可以做的98％，但Deducer可能只占R可以做的1％。这可能仍然是你的普通研究人员所需要的75％，但R是如此广泛，以至于要充分利用它，人们将需要学习编程。我的书“R for SAS and SPSS Users”的免费版只有80页＆amp;涵盖了我认为最容易混淆初学者的编程领域。它位于http://r4stats.com。

Answer 3

就在最近，我有一名学生，他精通统计数据，并事先在SPSS中做过一些分析。然后我告诉他如何在R中完成同样的事情。我们完成了代码并绘制，解释和辩论每一行。他意识到在R中这样做是多么容易和方便。因此，R社区的成长是1. :)

Answer 4

我所研究的研究人员面临的最大问题是缺少点击式GUI。虽然R社区有很多努力，但它们都没有达到SPSS的易用性/功能水平。

由于编码是R用户的第二天性，有时我们会忘记统计软件的大多数用户无法编程（并且会像瘟疫一样避免它），即使他们可能对统计数据有很强的实际理解。 / p>

如果我有一天将SPSS用户带入R，我会在Deducer启动它们。 Deducer是一个R GUI项目（自我推广注释：我是作者），对于来自SPSS的用户应该非常熟悉。当他们发现自己需要更高级的功能时，他们自然会转移到命令行来满足他们的需求。