本研究室では，研究室のRStudio上で，行動課題や調査票の作成（jsPsych），統計解析（R, tidyverse），卒論・修論の執筆（RMarkdown），バージョン管理(Github)を行います。極限までRStudio上でやります。そこまでこだわる必要はないのですが，マネジメントと効率化と再現性の観点から，そのようにします。ということで，RとRStudioについて
RやRStudioの使用法については，すでに多くの優れた資料があります。今回は，小杉考司さん（みなさんの知っているコスギッチ先生ですね），紀ノ定保礼さん，前田和寛さんが講師を務められた日本社会心理学会 第５回春の方法論セミナー「R/RStudio入門」を中心に学んでいきましょう！第５回春の方法論セミナー「R/RStudio入門」は，資料と動画が公開されています。資料だけで分からない場合は，動画も確認しましょう。
まずは，RとRStudioへの入門から始めましょう！R/RStudioの入門資料を上から読んでいきましょう。「Rに触れてみよう」以降は，実際にコンソールにコマンドを打ち込んで確認しつつすすめましょう！RStudioの概要とRコンソールの操作になれればOKです。
続けて，データハンドリングに入門します。統計解析や図を作る前に，データを整形する必要があります。エクセルなどで整形する人もありますが，ヒューマンエラーが確実に入り込みます。止めましょう。必ずRを使って，生データから解析や図を作るのに使うデータセットの前処理をするようにしましょう。この作業においては，tidyverseパッケージが便利です。データハンドリングの入門資料を上から進めて，tidyverseパッケージに含まれるdplyrやtidyrに慣れていきましょう！
最後に，データの可視化（つまり図を作る）に入門します。Rには標準のplot関数がありますが，ggplot2パッケージを使うと，きれいな図を簡単に作成することができます。データの可視化の入門資料を上から進めて，ggplot2に慣れていきましょう。
Rコードは，動けばいい部分もありますが，第３者も読みやすいように書く必要があります。そのような書き方の指針として，tidyverseスタイルガイドがあります。以下のスライドにはその要点をまとめていますので，tidyverseスタイルガイドと合わせて確認をしてください。
RやRStudioに少しなれてきたでしょうか？以下のスライドは，私がデータハンドリングに関してまとめたものになりますので，一度ざーっと確認をしておいてください。
R, RStudio, RMarkdown, Tidyverseの使用法としては，以下の書籍をオススメします。