2. R语言元分析专题第三章：数据导入和预处理
元分析 第三章
数据导入和预处理
为了在 R 中进行元分析，你需要准备好你的研究数据（实际上任何分析都一样）。在本期的文章中，我们将介绍如何准备数据，将数据导入 R 以及对数据进行初步的预处理。
目录
1. 数据准备
2. 将数据导入R
3. 数据预处理
01 数据准备
███首先，你需要准备好你的数据文件。这一步非常简单，实际上不需要任何 R 相关的知识，通常数据都会以表格的形式存储在 Excel 中，常见的格式有 xls , xlsx , csv 等，这里 推荐使用 csv 格式 ，因为 xls 格式较为复杂。此外，其他常见的数据格式有 sav （SPSS数据），txt 和 dat（文本格式）等，使用这些方法保存数据也是可以的。
一般来讲，数据表格的 每一行表示一个个案（ or 被试），而每一列则代表一个变量 ，恰当地对变量进行命名是一个好习惯，变量名最好是英文。同时，可以对数据进行初步的筛查，如异常值，缺失值等。
02 将数据导入RStudio
█ █ █Rstudio 提供了两种导入数据的方法：
❶ 第一种方法和 SPSS 等软件类似，即通过菜单命令导入：
针对上面提到的几种数据类型，可以选择相应的选项进行导入：
xls ，csv 数据文件 —— From Excel
sav 数据文件 —— From SPSS
txt 数据文件 —— From Text（readr）
选择之后出现如下界面：
点击右上角的 Browse... ，选择保存好的数据文件，即可看到数据出现在预览框中：
在预览界面可以看到变量的名称和数据类型（这个会在后面详细介绍），点击后会弹出几个选项，前三个用来改变该变量数据的类型：Character（字符型），Numeric（数值型），Data（日期型）， Include 则表示该变量会被读取，Skip 表示在读取时跳过该变量 ，即在后续的分析过程中无需使用该变量的数据。
