第一部分：R入门
要点
- hello,R
- R语言的历史与特色
- 工业界与学术界怎么用R的
- 为什么R是更好的选择？
- R的心理学视图
- R学习靠谱路径图
读物
http://tryr.codeschool.com/
R you ready for R?: The CRAN Psychometrics Task View
http://cran.r-project.org/web/views/Psychometrics.html
http://cran.r-project.org/manuals.html
第二部分：R基础（1）：数据准备与整理
要点
- R的数据整理
- R的描述性统计
- R的抽样方法
- R的实验设计与信号检测论
读物
R语言数据操作 第一章、第二章、第九章
R语言初学者指南
澳洲Adelaide大学计算认知科学实验室发布的R语言手册
泛读
R for SAS and SPSS Users
心理学特色读物
Modeling Psychophysical Data in R
第三部分：R基础（2）：信效度分析
要点
- R的项目分析
- R的探索性因素分析
- R的信度分析
- R的效度分析 （相关、验证性因素分析等等）
读物
Analysis of Questionnaire Data with R
Behavioral Research Data Analysis with R
R you ready for R?: The CRAN Psychometrics Task View
http://personality-project.org/r/
http://www.psych.upenn.edu/~baron/rpsych/rpsych.html
R Notes for Experimental Psychology
包
CTT
CMC
psychometric
psy
psych
MiscPsycho
concor
第四部分：R基础（3）：传统检验
要点
- 平均数差异检验
- 多变量方差分析
- 回归分析
- 非参数检验
读物
同上。
第五部分：R特色
1. R与贝叶斯
综述读物
Doing Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R and BUGS
Bayesian Item Response Modeling
Bayesian Networks in R
Graphical Models with R
2. 贝叶斯高级
读物：同上。
3. R与社会网络分析
igraph
Statistical Analysis of Network Data
社会网络分析技术
4. R与项目反应理论
包综述
Psychometrics and IRT with R or Explanatory Item Response Models
An Introduction to the Special Volume on "Psychometrics in R'
R you ready for R?: The CRAN Psychometrics Task View
R补丁包
http://www.student.kuleuven.ac.be/~m0390867/dimitris.htm
具体包
ltm: An R Package for Latent Variable Modeling and Item Response Analysis
lme4：Estimating the Multilevel Rasch Model: With the lme4 Package
mlirt：Multilevel IRT Modeling in Practice with the Package mlirt
eRm：Extended Rasch Modeling: The eRm Package for the Application of IRT Models in R
其他包
plink
difR
lordif
plRasch
lme4
mokken
RaschSampler
mprobit
irtProb
VGAM
第六部分：R可视
要点
- R的数据可视化
- R与webapp的结合
irttool 基于LTM的web程序。此包待删，有更完善的。
- 基于R的可重复性研究
第七部分：R开发
要点
- R编程基础
- R包的制作与开发经验
http://cran.r-project.org/web/packages/devtools/index.html
https://github.com/languages/R
R in a Nutshell
附录1： Learn R by hard way
附录2：R语言考试小抄 （R sheet）
附录3：R语言速记卡
（请参考Analysis of Questionnaire Data with R 这本书的速记卡）
附录4：常读博客与资源
博客
R and Psychology
数据科学与R语言
R博客串串烧
统计之都
相关豆列
特别提醒
R语言较庞大，不要被上述材料吓住了。
如果刚上手，先玩玩第一个链接：http://tryr.codeschool.com/
如果有SPSS基础与心理学问卷处理基础，读http://personality-project.org/r/
如果以上都没问题，可以沿着上述专题，分别从信号检测论、贝叶斯、项目反应理论、社会网络分析挑选感兴趣的材料阅读。