谈及数据分析工具就不得不谈到R，R作为开源软件，有许多统计学家和职业学者为其开发了丰富的工具包，其中也包含了一些最时髦的统计方法。但是，许多人对R望而生却，觉得R是靠代码进行数据分析，“难度很大”。

R有这么难吗？假如我们不是要进行R工具包开发，我们需要学向量、矩阵运算吗？为什么有好些R培训上来就是高数？普通使用者需要吗？有没有更简单的方法让没接触过R的人也可能无障碍且正确的使用R进行一部分统计分析？

我和很多人都讨论过这些问题，个人觉得，对于普通使用者而言，R可以很简单。培训方是完全可以降低个体的学习成本和使用成本的，但他们从来不这么干。为什么？

为了说明这件事，我开发了一个用于MVN包（用于多元正态性检验的R包）的Excel工具，该工具可在同名公众号左下角的菜单中进入下载。（工具的制作并不难，核心是Excel的数据验证功能以及IF函数）

打开这个Excel工具后，顶部有使用说明。

                              

接着，我们进入操作区。操作区的黄色部分为必选项，而蓝色部分则是可选项。如果只想进行多元正态性检验，蓝色部分可以不进行更改。此处，我们选择数据集Q2，并使用hz方法进行多元正态性检验。

完成操作后，在最下方的语法区将显示对应的R语法。我们只需将“最终语法”内容复制到R中即可（即粉色区域）。

此处，我使用RStudio进行演示。

运行后，软件输出结果

这个工具并不是将写好的语法进行整理，对应R包中所拥有的功能和所包含的选择已经全部整理完毕，使用者只需像使用对话框软件那样在下拉菜单中进行选择即可。

换言之，R包的语法被制作成了拥有对话框的窗口，可类比SPSS。

我个人觉得，这是令SPSS看了沉默、Stata看了流泪的思路，因为这完全打破了使用代码的软件和使用对话框的软件之间的界限。

以SPSS为例，这可以理解为使用者在SPSS中进行所有设定后，点击下方的“粘贴”按钮

从而生成代码进行分析

估计连SAS看了都会直呼不可战胜。

假如你没有这种感觉，那可能因为你已经度过了学习R最痛苦的那段时间，并不是站在“初学者”/“新手”的立场上考虑这个问题。

换位思考一下，如果对应的每个R包都有这样类似的工具，或者对于每个特定的分析都整理了这样的Excel（可以包含多个R包），那么完全没有R基础的人不是也可以使用R进行分析并且不会出现错误么？使用成本不是大大减少？而且无需反复查看R手册，甚至减少了一部分英语不好的使用者的学习成本。

当然，有部分人可能会反驳说，在R的使用过程中，写出相应功能函数，会有提示帮助，所以这个Excel没有用

那么，对于这部分人，我觉得他们说的很有道理。但是，他们只基于自身考虑，而且往往是电脑操作水平比较高、学习能力比较强或者已经有一定R使用经验的人。我希望他们可以更多的从0基础人员的角度进行考虑，而不是使用“这么简单，这你都学不会”的借口将人与人之间的差异拉大。