この質問での議論は、私がこの質問をする直接の原因です。より一般的な理由は、SPSS しか知らない人に R の使い方を説明しなければならないことが多いという事実です。私は SPSS の基礎をほとんど知っています。基本コースの統計で SPSS を使用しているためです。しかし、私はどちらかというと R 派なので、SPSS ユーザーが R との最初の出会いをどのように経験するかを知ることは困難です。
SAS および SPSS ユーザー向けの本Rがあり、そこにはすでにいくつかの情報が含まれていることを知っています。とはいえ、SPSS から R に切り替えると、どの部分がより難しいのか知りたいと思います。
言い換えれば、SPSS ユーザーに R を 1 日で説明しなければならないとしたら、どのトピックに焦点を当てますか? ところで、これは架空の質問ではありません(ええ、私は知っています。それが常に理にかなっているのは、それに対して報酬が支払われるからではありません...)。
まず、データ操作はSPSS / SASからRに移行する際に学ぶのが最も難しいことです。個人的には、分析に適した形でデータを取得することは、通常、分析自体よりもはるかに難しいことがわかりました。第二に、因子の使用を通じてカテゴリー値を処理する方法の真の理解。最後に、要約統計量と記述統計量は、（私の）クライアントが一般的にレポートに期待/要求するものであるPPTまたはExcelに変換可能な形式で取得するのが難しい場合があります。
私は焦点を当てます：
1データ操作
データ構造を理解する。インポート・エクスポート。次に、プライヤーなどのパッケージの使用に関する詳細なトレーニングを行い、数式でキャストを効果的に使用し、IDで溶かす方法に特に焦点を当てて形を変えます。ddplyを使用してdata.frame内で数値関数を適用する方法。
2因数分解データ
一般に、epicalまたはユーザー定義関数を使用した再コーディングの処理の説明。また、要因、レベル、およびラベルの重要性の説明
3記述
数分かけて、reshapeからcast（）を使用してxtabs（）、table（）、prop.table（）を導入し、Excelにさらに合理的にエクスポートされるデータの列テーブルを作成します。
グラフィックはオプションです。上記を上手くやれば、最も使いやすいソフトウェアでグラフを作成するために必要なデータを取得できるはずです。
4グラフィック
データ操作を上手に教えたのであれば、この時点でデータをグラフ化に必要な形にするのは非常に簡単（または少なくとも再現可能）であるはずです。ggplot2は複雑で、1日だけで遊ぶ必要があります。しかし、それの概要を簡単に説明することは可能です。あるいは、基本グラフィックスは理解しやすく、ヘルプは物事が何をするのか、構文がどのように機能するのかについてはるかに明確です。
注：統計分析は省略しました。ただし、lm（）とおそらくanova（）、またはcor（）の概要が出発点として役立ちます。ただし、これはdata.manipulationと同時に説明する必要があります。
私は R から SPSS への移行に関する「本を書きました」が、それはプログラマーと、私が知っているほとんどの SPSS ユーザーを対象としており、代わりに「ポイント アンド クリック」を好みます。Deducer (または R Commander) のようなグラフィカル ユーザー インターフェイスは、必要に応じて R プログラミング コードがどのように機能するかを教えながら、彼らがくつろぐのに役立ちます。Deducer のプロット ビルダーも、複雑なプロットを簡単に作成できる優れた機能を備えています。イアンはそれで素晴らしい仕事をしました！
ただし、SPSS のグラフィカル ユーザー インターフェイスが SPSS でできることの 98% をカバーしているのに対し、Deducer は R でできることのおそらく 1% をカバーしています。これはおそらく、平均的な研究者が必要とするものの 75% に相当しますが、R は非常に広範であるため、R を最大限に活用するには、プログラミングを学ぶ必要があります。私の本「R for SAS and SPSS Users」の無料版はわずか 80 ページで、初心者を混乱させる可能性が最も高いと思われるプログラミングの領域をカバーしています。http://r4stats.comにあります。
私が扱った研究者が抱えている最大の問題は、ポイントアンドクリックのGUIがないことです。Rコミュニティには多くの取り組みがありますが、SPSSのような使いやすさ/パワーレベルに到達したものはありません。
コーディングはRユーザーにとって第二の性質であるため、統計ソフトウェアのユーザーの大多数は、統計を十分に実践的に理解していても、プログラミングできない（そして疫病のように回避する）ことを忘れることがあります。
SPSSユーザーをRに連れてくる日があったら、Deducerで開始します。DeducerはRGUIプロジェクト（自己宣伝メモ：私は作成者です）であり、SPSSからのユーザーには非常に馴染みがあるはずです。彼らはより高度な機能を必要としていることに気付くと、彼らは自然に彼らのニーズを満たすためにコマンドラインに移動します。
つい最近、統計にある程度精通している学生がいて、SPSS で事前に分析を行っていました。次に、R でまったく同じことを行う方法を彼に示しました。コードを見て、各行をプロットし、説明し、議論しました。彼は、R でそれを行うことがいかに簡単で便利であるかを認識しました。こうして、R コミュニティは 1 つ成長しました。:)