今日からできる再現可能な論文執筆
今日からできる再現可能な論文執筆 国里愛彦(専修大学)・竹林由武(福島県立医科大学) 2020/10/31(土) 10:00-12:00 1 はじめに 本サイトは，日本心理学会第84回大会(以下，JPA2020)のチュートリアルワークショップ(以下，TWS)002「今日からできる再現可能な論文執筆」の事前準備と当日(2020/10/31(土) 10:00-12:00)の演習用サイトになります。本サイトもRStudioとRMarkdown(Bookdown)を使って作成されています。左の目次をクリックして移動するか，＞をクリックして次のページに移動ください。 1.2 TWS概要 TWSの概要は以下になります。 再現性の危機への対処として，データ処理から論文執筆までの一連のプロセスの再現性を高める取り組みへの注目が高まっている。論文完成までには，（1）データの前処理，（2）統計解析，（3）論文
アカデミアのためのRSTUDIO
本記事の内容 論文のテンプレート (rticles, papaja) 引用文献の管理 (RefManageR) 図表や数式 解析結果の報告ツール (sigr, statcheck, psycho, papaja) 便利ツール (wordcount, gramr) RStudioで論文を書く理由 RStudioで論文を書くモチベーションは、端的に述べるならば、再現可能性を高めるためです。再現可能性の高い論文(reproducible research paper)が必要とされる主な理由を3点, Mike Frank & Chris Hartgerink (2017)は, 以下のように述べています。 エラーを回避するため [Nujiten et al. (2016)]では, APA (American Psychological Association)形式の論文での,p値を用いた検定結果を報
分析コードの望ましい(?)書き方 - ikeの日記
今学期から、某政治学トップジャーナルのRAとして働いている。 主な仕事は、採択されたペーパーで報告されている統計分析の結果が再現(reproduce)できるかを確認することである。1 そのため他人が書いたRやStataのコードを見る機会が多いが、再現性や可読性の高いコードの書き方について、いろいろと学ぶところが多い。 そこで、これまでに得た教訓を以下にまとめておこうと思う。 1. 途中で変数やオブジェクトを削除しない データの前処理をしたり異なる種類の複数の分析をする際、分析ファイル内で変数やオブジェクトを削除してしまうケースをよく見るが、これはできるだけやめた方がいい。 後から元の変数の情報や前に行った分析の結果を参照できなくなってしまい、大変不便である。 2. ペーパーで報告されている全ての数値情報に関するコードを公開する 当たり前のように聞こえるかもしれないが、例えば記述統計に関する
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Rで実践！美しいTable & Figureを作ろう
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