如何使用RStudio Projects 来组织你的分析

　　1)用 R Studio 进行全部分析

　　少数极客程序员可能会偏爱基础 R 下载中自带的简约终端界面，但对大多数人来说，R Studio 是不二之选，毫无疑问。你可以观看我关于如何安装它的视频教程。

　　2)创建一个新项目(File > New Project)

　　你在这里设置的目录就是用于存放数据、脚本以及分析相关所有文件的文件夹。

　　3)在项目文件夹中创建以下文件夹结构：

　　“data” 存放所有数据，并分为 “raw”(原始数据)和 “processed”(处理后数据)。

　　“raw” 里保存你录入或下载的数据(通常是 Excel 表格)，

　　“processed” 里保存处理好、可直接导入 R 的 CSV 文件。

　　“output” 用来保存所有由 R 生成的图表和表格。

　　“scripts” 用来放所有 R 代码文件。

　　最后，“temp” 文件夹可选，但非常有用。它可以用来保存临时输出或你想尝试但不会用于最终分析的脚本和文件，避免和正式结果混淆。

　　4)创建你的 R 脚本

　　除非你的分析非常简单，一般都应该使用多个脚本(特别是当你的项目规模大到可以写成论文时几乎一定需要这样)。理想情况下，每个脚本都是一段可以一次性运行的代码。虽然并非总能做到，但尽量保持这一原则，并为每个分析部分单独创建脚本。我建议你一开始就创建以下脚本：

　　一个用于加载所有包和自定义函数的脚本

　　一个用于清理与准备数据进行分析的脚本

　　一个用于项目中每个分析的脚本。例如，在一个研究中，你可能既需要一个可视化用的双直方图图形，也需要一个线性混合效应回归来检验主要假设。这两个步骤都应该用单独的脚本。

　　脚本命名格式推荐为：“##_name_v#”，其中 ## 表示脚本运行顺序，“name” 是描述，“v#” 是版本号。有时你需要调整脚本，但又希望保留旧版本以防出错，这时创建一个更新版本的文件就很有必要。所以最终你的一组脚本可能如下：

　　00_packages_v1.r

　　01_dataclean_v1.r

　　02_HistogramFigure_v1.r

　　03_LMER_v1.r

　　5)每个脚本开头都写上整个项目的说明以及脚本的具体功能

　　注释越清晰越好，这里给一个示例：

　　内容大致就是这样!以后每次打开 RStudio 中的项目，所有脚本都会自动打开。只需要确保在运行其他脚本前先运行 packages 和 dataclean 脚本即可。使用 RStudio Projects 的好处是：不需要写 setwd()，只要在读取数据时加上 “data/processed/”，导出文件时加上 “output/” 或 “temp/” 即可。