R هو برنامج إحصائي مجاني ومفتوح المصدر يُفضّله كثير من الباحثين المتقدمين لقدرته الهائلة وشفافيته الكاملة. كل ما يُمكن عمله في SPSS يُمكن عمله في R، إضافةً إلى تقنيات إحصائية متقدمة لا توجد إلا فيه.
البدء مع R وRStudio
حمّل R من r-project.org وRStudio من rstudio.com. RStudio هي واجهة تُسهّل العمل مع R كثيراً. شاشة RStudio مقسّمة إلى: Script (الكود)، Console (التنفيذ)، Environment (المتغيرات)، وPlots (الرسوم). ابدأ كل جلسة بتحميل المكتبات التي تحتاجها: library(tidyverse).
الأساسيات
استيراد البيانات: data <- read.csv("file.csv"). عرض البيانات: head(data), str(data), summary(data). التحديد: data$variable للوصول لعمود محدد. tidyverse يُتيح معالجة البيانات بطريقة أقرأ: data %>% filter() %>% mutate() %>% summarize().
الإحصاء في R
t-test: t.test(group1, group2). ANOVA: aov(variable ~ group, data). Correlation: cor.test(x, y). Linear Regression: lm(y ~ x1 + x2, data). كل دالة تُعطي نتيجة كاملة مع قيمة الإحصاء ودرجات الحرية وقيمة p وفترات الثقة.
التصوير البياني مع ggplot2
ggplot2 هي مكتبة رسوم بيانية تُنتج مخططات احترافية قابلة للنشر. المنطق الأساسي: ggplot(data, aes(x, y)) + geom_point() + theme_minimal(). يمكنك إنتاج أي نوع من المخططات بتغيير geom: geom_bar, geom_histogram, geom_boxplot.
لماذا تتعلم R؟
R مجاني ومتاح للجميع، يسمح بالتوثيق الكامل لتحليلاتك (Reproducible Research)، ويُتيح نشر الكود مع البحث كمعيار للشفافية العلمية. كذلك مجتمعه ضخم والموارد التعليمية المجانية وفيرة على الإنترنت.