在R软件中引用数据的方法有多种，以下是一些常用的方法：
使用数据框名称
如果数据以数据框的形式存储在R环境中，可以直接使用数据框的名称引用数据。例如，如果数据框名称是"df"，可以使用`df`来引用数据。
使用$符号
如果数据是以数据框的形式存储在R环境中，还可以使用$符号引用数据框中的特定变量。例如，如果数据框中有一个变量名为"var"，可以使用`df$var`来引用这个变量。
使用[行索引， 列索引]
如果数据是以矩阵或数组的形式存储在R环境中，可以使用[行索引， 列索引]的方式引用数据。例如，如果数据是一个矩阵，可以使用`data[1, 2]`来引用矩阵中的第一行、第二列的元素。
使用attach（）函数
可以使用`attach（）`函数将数据附加到搜索路径中，这样就可以直接使用变量名引用数据。例如，如果数据框名称是"df"，可以使用`attach（df）`后直接使用变量名引用数据，如`var`。需要注意的是，在使用`attach（）`函数时，可能会引起变量名冲突或其他问题，因此不建议在大型或复杂的代码中使用该函数。
加载数据集
使用`read.table（）`、`read.csv（）`等函数根据数据文件的类型加载数据。例如，如果数据文件是一个csv文件，可以使用以下代码加载数据：
```R
rdata <- read.csv（"path/to/your/data.csv"）
```
这将把数据存储在一个名为`data`的数据框中。
命名变量和自变量
为数据集中的每个变量和自变量命名。可以使用`colnames（）`函数查看数据框的列名，并使用以下代码为变量和自变量命名：
```R
colnames（data） <- c（"variable1", "variable2", "variable3"）
```
这将为数据框的每一列指定名称。
指定自变量和因变量
在数据框中，可以将一列或几列指定为自变量，将另一列指定为因变量。例如，如果您想将`variable1`作为自变量，`variable2`作为因变量，可以使用以下代码：
```R
rdata$dependent_var <- data$variable2
rdata$independent_var <- data$variable1
```
这将创建两个新的变量`dependent_var`和`independent_var`，并将`variable2`和`variable1`的值分别分配给它们。
使用绝对路径或相对路径
在Windows下使用绝对路径，要用`\\`，例如`e:\\folder\\file.txt`。在Linux下可以使用`/`。最好是把源数据文件复制一份放在工作目录下，方便引用。
使用R包
有些R包提供了更高级的数据导入功能，例如`readxl`包可以用于读取Excel文件，`RODBC`包可以用于读取ODBC数据源等。例如，使用`readxl`包读取Excel文件：
```R
data <- readxl::read_xlsx（"data.xlsx"）
```
引用R包
在出版物中引用R包时，可以使用`citation（）`函数获取引用信息。例如，引用`cmprskcoxmsm`包：
```R
citation（"cmprskcoxmsm"）
```
根据具体的数据类型和需求选择合适的方法进行数据导入和引用。