我认为进入它的唯一方法是下次你需要在 SAS 或 SPSS 中做某事时启动R。一开始很难，一开始你会花很多时间在简单的任务上。当您遇到问题时，您可能会找到解决方案。您可以使用 SPSS 或 SAS 检查您的结果。

最终你开始掌握它的窍门，工作开始变得更快。引用旧代码总是有帮助的。希望您对自己取得的进步感到自豪。

然后，当您变得更高级并阅读博客和此站点时，您将开始了解 R 的真正力量、技巧以及它所能带来的一切。

几点建议：

1. @Glen 的答案是关键。您需要强迫自己在 R 中做某事，即使您知道使用 SPSS 可以轻松做到。
2. 几个月前，我列出了R 编程书籍的清单，这些书籍并没有尝试教授统计学，而只是描述了 R。
3. 订阅r-bloggers.com的 RSS 提要和stackoverflow R 标签。我发现浏览文章以获取提示和技巧非常有帮助。

这里有很多好的建议，但我认为你能做的最有帮助的事情就是与了解 R 的人坐下来几个小时。我可能花了好几年的时间独自学习 R。只是有人说，“不，这样做更容易”会为我省去很多悲伤。我认为这对于学习做 R 的事情尤其重要，而不是像 StasK 提到的那样在 R 中做 SPSS 的事情，但它也会阻止你花费数小时来寻找愚蠢的小语法错误。

看起来匹兹堡没有 R 用户组，这让我感到困惑，但附近肯定有很多 Rgonauts。试着找到他们。在您完成上述任何事情时贿赂某人与您一起闲逛 - 将旧项目翻译成 R 听起来特别好。

这本书可能就在你身边：R. Muenchen (2008)。R 用于 SAS 和 SPSS 用户。

从 R 开始，我有过非常相似的经历。不过我是Stata用户。Muenchen 和 Hilbe（负责The American Statistician统计软件部分的长期编辑）为 Stata 用户提供了类似的书R，我发现它有时很有趣，当他们为在 Stata 中可以用三行执行的东西提供 20 行代码时。（另一方面，在某些情况下，您根本无法在 Stata 中有意义地做面向对象的事情。）我想信息是，您应该从您的 SPSS 和 SAS 经验中抽象出来，因为 R 以完全不同的方式思考关于几乎所有事情。您之前的经验可能会成为更大的障碍，至少在 R 的情况下是这样（如果必须的话，您可以很快地从 SPSS 重新学习到 Stata）。没有更多的矩形数据集，也没有可供读取的卡片。您最终需要学会做 R 的事情，而不是尝试在 R 中做 SPSS 的事情。