Introduction to R for Social Scientists : A Tidy Programming Approach (Chapman & Hall/crc Statistics in the Social and Behavioral Sciences) / Kennedy, Ryan/ Waggoner, Philip D.

社会科学者のためのＲ入門<br>Introduction to R for Social Scientists : A Tidy Programming Approach (Chapman & Hall/crc Statistics in the Social and Behavioral Sciences)

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社会科学者のためのＲ入門
Introduction to R for Social Scientists : A Tidy Programming Approach (Chapman & Hall/crc Statistics in the Social and Behavioral Sciences)

Kennedy, Ryan/ Waggoner, Philip D.

ウェブストア価格 ¥41,958（本体¥38,144）
Chapman & Hall/CRC（2021/03発売）
外貨定価 US$ 200.00
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製本 Hardcover:ハードカバー版／ページ数 208 p.
言語 ENG
商品コード 9780367460709
DDC分類 300.2855133

Full Description

Introduction to R for Social Scientists: A Tidy Programming Approach introduces the Tidy approach to programming in R for social science research to help quantitative researchers develop a modern technical toolbox. The Tidy approach is built around consistent syntax, common grammar, and stacked code, which contribute to clear, efficient programming. The authors include hundreds of lines of code to demonstrate a suite of techniques for developing and debugging an efficient social science research workflow. To deepen the dedication to teaching Tidy best practices for conducting social science research in R, the authors include numerous examples using real world data including the American National Election Study and the World Indicators Data. While no prior experience in R is assumed, readers are expected to be acquainted with common social science research designs and terminology.

Whether used as a reference manual or read from cover to cover, readers will be equipped with a deeper understanding of R and the Tidyverse, as well as a framework for how best to leverage these powerful tools to write tidy, efficient code for solving problems. To this end, the authors provide many suggestions for additional readings and tools to build on the concepts covered. They use all covered techniques in their own work as scholars and practitioners.

1. Introduction. 2. Foundations. 3. Data Management. 4. Visualizing Your Data. 5. Essential Programming. 6. Exploratory Data Analysis. 7. Essential Statistical Modeling. 8. Parting Thoughts.