Getting started (YAML)

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title: "Report analisi"
author: "Nome Cognome"
date: "2025-04-01"
bibliography: bibliography.bib
output: html_document
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Parametri YAML

  • toc: true (table of content)

  • toc-title: Contents

  • toc-location: left

  • number-sections: true

  • embed-resources: true (per essere un html autonomo fuori dalla cartella)

es:

---
title: "my html"
  format:
    html:
      toc: true
      toc-title: Contents
      toc-location: left
      number-sections: true
      embed-resources: true
---

Colonne

Contenuto 1:

  • Punto 1

  • Punto 2

  • Punto 3

Contenuto 2:

  • Punto 1

  • Punto 2

  • Punto 3

:::: {.columns}

::: {.column width="50%"}


:::

::: {.column width="50%"}


:::

::::

Testo colorato e immagini

Io amo Quarto!

Io <span style="color:red;">amo</span> Quarto!

Avete visto varie immagini, ecco come le inserisco:

![](figures/magic.png){fig-align="center"}

Aggiungere citazioni (pt.1)

Questo articolo mi piace molto ed è stato scritto da Scheel et al. (2021), (Scheel et al., 2021).

@scheel2021hypothesis per cit. nel testo
[@scheel2021hypothesis] per cit. tra parentesi

Le references vengono poi in automatico messe per esteso alla fine del fine. Per creare un file .bib, aprire un nuovo file di testo e salvarlo con l’estensione .bib. Importante inserire nello YAML la voce:

bibliography: "nome del file"

csl: "apa.csl"

Aggiungere citazioni (pt.2)

Il file csl (Citation Style Language) che trovate in cartella vi permette di formattare correttamente in stile apa le citazioni


:::{style="font-size: .8em; text-align: left"}

Le references vengono poi in automatico messe per esteso alla fine del fine.

Per creare un file .bib, aprire un nuovo file di testo e salvarlo con l'estensione .bib

Importante inserire nello YAML la voce `bibliography: "nome del file"`

:::

Valori nel testo presi da oggetti r

library(readxl)
DATA <- read_xls(path = "data/Sara_dataset.xls")

cor_pre <- cor(DATA$anx_pre, DATA$mathquiz, use = "complete.obs")


cor_pre
[1] -0.05491077

Elenco delle correlazioni:

  • correlazione tra Ansia pre e math quiz -> \(r =\) -0.0549108
- correlazione tra Ansia pre e math quiz -> $r =$ `r cor_pre`
  • -0.0549108
- `r cor(DATA$anx_pre, DATA$mathquiz, use = "complete.obs")`

Pannelli (visual)

library(criticalESvalue)
library(psych)
library(psychTools)
data("holzinger.swineford")
Holz <- holzinger.swineford
tt <- t.test(Holz$t01_visperc [ Holz$female == 1], Holz$t01_visperc [ Holz$female == 2])
critical(tt)

    Welch Two Sample t-test

data:  Holz$t01_visperc[Holz$female == 1] and Holz$t01_visperc[Holz$female == 2]
t = 1.4095, df = 298.9, p-value = 0.1597
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -0.06419229  0.38823118
sample estimates:
mean of x mean of y 
 4.314090  4.152071 

|== Effect Size and Critical Value ==| 
d = 0.1623665 dc = ± 0.2269609 bc = ± 0.2262117 
g = 0.1619587 gc = ± 0.2263909 
m1 <- 10
m2 <- 15
sd1 <- 5
sd2 <- 4.25
n <- 30
critical_t2sp(m1 = m1, m2 = m2, sd1 = sd1, sd2 = sd2, n = n)
$dz
[1] -0.7619393

$dzc
[1] 0.3734061

$d
[1] -1.077545

$dc
[1] 0.528076

$bc
[1] 2.450367

$se
[1] 1.198089

$df
[1] 29

$g
[1] -1.049394

$gc
[1] 0.51428

$gz
[1] -0.7420336

$gzc
[1] 0.3636509

Pannelli (source)

::: panel-tabset
### From data (code)
#| echo: true
#| results: hide

library(criticalESvalue)
library(psych)
library(psychTools)
data("holzinger.swineford")
Holz <- holzinger.swineford
tt <- t.test(Holz$t01_visperc [ Holz$female == 1], Holz$t01_visperc [ Holz$female == 2])
critical(tt)
### From data (output)
#| echo: false
#| results: markup

library(criticalESvalue)
library(psych)
library(psychTools)
data("holzinger.swineford")
Holz <- holzinger.swineford
tt <- t.test(Holz$t01_visperc [ Holz$female == 1], Holz$t01_visperc [ Holz$female == 2])
critical(tt)
### From sample size (code)
#| echo: true
#| results: hide

m1 <- 10
m2 <- 15
sd1 <- 5
sd2 <- 4.25
n <- 30
critical_t2sp(m1 = m1, m2 = m2, sd1 = sd1, sd2 = sd2, n = n)
### From sample size (output)
#| echo: false
#| results: markup

m1 <- 10
m2 <- 15
sd1 <- 5
sd2 <- 4.25
n <- 30
critical_t2sp(m1 = m1, m2 = m2, sd1 = sd1, sd2 = sd2, n = n)
:::

Esercizio

  • Scaricate il dataset “Sara_dataset.xlsx”
  • Descrivete le variabili con statistiche descrittive
  • Analizzate come meglio credete 2 delle variabili
  • inserire una sezione con due colonne
  • inserire una parola di colore diverso
  • inserire un’immagine
  • inserire delle citazioni tramite il file .bib
  • scrivete un piccolo paragrafo di conclusione in cui riassumete il lavoro fatto

CSS (extra)

Cos’è un file CSS?

  • CSS (Cascading Style Sheets) è un linguaggio usato la formattazione di un documento scritto in HTML (utilizzabile anche per revealjs).

  • I file CSS hanno estensione .css e contengono regole di stile applicabili agli elementi HTML.

  • Permette di separare il contenuto dalla presentazione dalle parti di formattazione, migliorando la manutenibilità del codice.

Come inserirlo nel file quarto:

format:
  html:
    css: stile.css

Esempio illustrativo

Il file .css è come un foglio di testo dove inserire i parametri di formattazione del vostro file html. Un brevissimo esempio:

body {
  font-family: Arial, sans-serif;
  background-color: #f4f4f4;
}
h1 {
  color: darkred;
  text-align: center;
}

CSS direttamente in Quarto

References

Scheel, A. M., Tiokhin, L., Isager, P. M., & Lakens, D. (2021). Why hypothesis testers should spend less time testing hypotheses. Perspectives on Psychological Science, 16(4), 744–755.