# 步驟七：資料處理與呈現 > 不論科學研究或業界實證，透過 #資料分享 才能促進知識交流與技術進步，然而很少人可以清楚闡述資料分享的正確作法。 > > 美國約翰霍普金斯大學的學者建議分享下列資料： > > (1) 原始資料 (raw data) (2) 整理過的乾淨資料 (tidy data) (3) 資料說明 (code book) (4) 使用說明文件 (instructions) > > from DSP 智庫驅動 & peerj.com MUMU * [可樂實驗（二） - MUMU - Medium](https://medium.com/@muweilee/%E5%8F%AF%E6%A8%82%E5%AF%A6%E9%A9%97-%E4%BA%8C-ab32c8e38c57) * [關於研究所 之 如何進行分析 - MUMU - Medium](https://medium.com/@muweilee/%E9%97%9C%E6%96%BC%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80-%E4%B9%8B-%E5%A6%82%E4%BD%95%E9%80%B2%E8%A1%8C%E5%88%86%E6%9E%90-15d1e329ca8f) ## 一、整理資料 ### Excel 善用函式 * `daverage()` * `if()` * `vlookup()` * 等等 Google SpreadSheet 也有幾乎相同的函式 ### Rstudio ## 二、分析資料 ### Excel * 自幹統計(可參考傻瓜也會跑統計) * 分析工具箱 ## Google 試算表 * [Google試算表也能算推論統計：XLMiner Analysis ToolPak之獨立樣本t檢定 / Student’s t-test in Google Spreadsheet: XLMiner Analysis ToolPak - 布丁布丁吃什麼？](http://blog.pulipuli.info/2017/04/googlexlminer-analysis-toolpakt.html) ## Gpower 用來計算效果量、受試者數量的好幫手 * [G\*Power Guide - mormonsandscience](http://www.mormonsandscience.com/gpower-guide.html) ### JASP 目標是取代 SPSS，不過目前能使用的統計方式還沒有很多，但 T 檢定和 ANOVA 卻綽綽有餘了 (但交互作用的事後比較功能好像還沒實現) BTW，JASP 背後的語言好像是 R 的樣子(不確定) ### MatLab 沒用過，理工科常拿來用的計算機(?) * [JASP\~ 操作像 SPSS 的程序可重製統計開源軟體](http://scchen.com/Text/text_2016007/) * [OSF | JASP101 Wiki](https://osf.io/4vsyk/wiki/home/) ### Octave MatLab 的開源版本 * [GNU Octave](https://www.gnu.org/software/octave/) ### Python ### Rlang 我在寫論文的沒使用到。在 t 檢定以及 anova 變異數分析應該是夠用的。 可學習的資源 * [博客來 - R 軟體：應用統計方法 修訂版 附光碟 1 片](http://www.books.com.tw/products/0010486896) * [博客來 - R 在行為科學之應用](http://www.books.com.tw/products/0010674871) * [博客來 - 統計建模與 R 軟件](http://www.books.com.tw/products/CN10300899) * [R語言翻轉教室](http://datascienceandr.org/) * [雲端資料分析暨導引系統](http://www.r-web.com.tw/index.php) * [R-Fiddle](http://www.r-fiddle.org/#/) * [我不知道在教三小拉 - YouTube](https://www.youtube.com/channel/UCTl_HCD5YHf1eT3VInhSy2w?view_as=subscriber\&utm_source=Facebook_PicSee) * [陳紹慶 - Rstudio線上版開放測試已進行半年，任何人皆可註冊使用。使用起來和本機版差不多，目前不大方便的地方是無法直接開啟Rst...](https://www.facebook.com/pmsp96/posts/10218281667579968) * [seanchrismurphy/A-Psychologists-Guide-to-R](https://github.com/seanchrismurphy/A-Psychologists-Guide-to-R) * [Learn R programming language basics in just 2 hours with this free course on statistical programming](https://www.freecodecamp.org/news/r-programming-course/) * [R Programming Tutorial - Learn the Basics of Statistical Computing - YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=_V8eKsto3Ug) * [R for Exploratory Data Analysis](https://youtu.be/ATq8Y9gT6TY?t=8598) * [參與香港開源年會 2019 的所見所聞 – Curtis’s Digital Life – Medium](https://medium.com/digital-productivity-tips/hkopensourceconference2019-bb9a62a17038) * [数据科学中的 R 语言](https://bookdown.org/wangminjie/R4DS/) * [何宗武 - 這本書早年由前程出版，去年版權到期後，我就決定解約將之改編成公開的電子書，除了PDF，也可下載所有的範例程式和資料檔。...](https://www.facebook.com/permalink.php?story_fbid=2683962341862435\&id=100007460867620) * [rmcelreath/stat\_rethinking\_2020: Statistical Rethinking Course Winter 2020/2021](https://github.com/rmcelreath/stat_rethinking_2020?fbclid=IwAR1emuC-v9S1BKv4HXlRQ96YKIyVIyUs8pL3z_8MF-uhesIX0dWZj2O_vu4) * [陳紹慶 - 想學貝氏統計的朋友請注意。Statistical Rethinking作者Richard...](https://www.facebook.com/pmsp96/posts/10225290513916746) * [Modern Statistics with R](https://www.modernstatisticswithr.com/) ### SAS 就算是業界也常被使用的統計軟體 ### SPSS 我在寫論文的主力之一。我用來跑重複測量 ANOVA 參考資料 * [博客來 - 量化研究與統計分析 (五版)](http://www.books.com.tw/products/0010349014) * [博客來 - 給論文寫作者的統計指南：傻瓜也會跑統計](http://www.books.com.tw/products/0010709663) ### WinAnova 陳學志、還有其他老師開發的統計軟體，主要用來跑 Anova 用的，也是我寫論文的主力之一 * [GANOVA - Vineyard](https://sites.google.com/site/willerstw/documents/sop/ganova) ## 三、呈現資料 ### Excel * [心理系該會的統計 part 1 - YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=-lWESgaxB0s\&feature=youtu.be\&fbclid=IwAR3FQaMetxKzd5ldo0oeT3XYepdNjMgU5tpSWip0CWPylbnRGcVyzte8Epw) * [生活中的心理學博士黃揚名 - 貼文](https://www.facebook.com/psylifephd/posts/3166068936751230) ### Word * 插入圖表 * [博客來 - 行為科學統計學 中文第三版 2013 年](http://www.books.com.tw/products/0010613699)