Programmering i R för psykologisk forskning - en introduktion
Kursplan, Avancerad nivå, 2PS114
- Kod
- 2PS114
- Utbildningsnivå
- Avancerad nivå
- Huvudområde(n) med fördjupning
- Psykologi A1N
- Betygsskala
- Underkänd (F), tillräcklig (E), tillfredsställande (D), bra (C), mycket bra (B), utmärkt (A)
- Fastställd av
- Institutionsstyrelsen, 31 mars 2023
- Ansvarig institution
- Institutionen för psykologi
Behörighetskrav
Kandidatexamen om 180 hp med 90 hp psykologi varav minst 7,5 hp metod och statistik. Dessutom krävs kunskaper i engelska motsvarande Engelska 6. (Med en svensk kandidatexamen uppfylls kravet på engelska.)
Mål
- Visa förståelse för principerna för datorprogrammering och centrala komponenter som gäller för olika programmeringsspråk.
- Kunna utveckla, implementera och testa kod för datahantering, med fokus på användningen av R-programmeringsspråket för psykologisk forskning.
Innehåll
Detta är en introduktionskurs i programmering riktad till studenter utan eller med begränsad föregående kunskap om programmering. Kursen lär ut allmänna programmeringsprinciper som gäller för olika programmeringsspråk och kan flexibelt anpassas till mer specifik användning i vetenskaplig analys. Studenten får tillämpa programmeringsspråket R inom ramen för en forskningsuppgift.
Kursen inkluderar följande delar:
- Programdesign: abstraktion, sekvensering och algoritmer.
- IDE och kodmiljöer: Rstudio.
- Variabler, matriser och operatörer.
- Datatyper och strukturer.
- Grundläggande syntax, objekt och formler.
- Flödeskontroll: villkorliga instruktioner och loopar.
- Laddning och spara data.
- Funktionell programmering: funktioner, argument och parametrar.
- Datavisualisering.
- Goda vanor och effektiv kodning.
- Felsökning.
Undervisning
Undervisningen för denna kurs integrerar föreläsningar med interaktiva workshopar för implementering av kodningsuppgifter.
Examination
Studentens kunskaper examineras genom aktivt deltagande i workshops, muntliga presentationer och hemuppgifter (skriftliga och kodning). Slutprovet sker genom en hemuppgift i två steg där studenten skapar och optimerar en kod för dataanalys baserad på ett exempelprojekt som studenten väljer.