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출판사 리뷰

주요 특징 ■ 데이터 분석 도구로서 R 프로그램의 뛰어난 효용(빠른 작업속도, 뛰어난 재현성, 우수한 시각화 등)을 담아낸 책 ■ 원론적 내용은 줄이고, R 데이터 분석의 핵심 내용을 체계적으로 정리한 책 ■ 임상의학 연구자, 보건의료 분야 연구자, 보다 쉽고 빠르게 R 데이터 분석에 입문하기 원하는 연구자들을 위한 필독서 ! ■ 임상연구 자료분석에 특화돤 R 데이터 분석서 ■ 풍부한 임상데이터를 활용한 실제적 분석서

Ch 1 R 시작하기
1 임상연구 및 빅데이터 사용에 유용한 R
2 R 및 RStudio 설치하기
3 RStudio 구성, 환경설정
4 R 필수 개념 이해
5 데이터 인덱싱과 슬라이싱
6 예제 데이터 다운로드 및 저장
7 패키지
8 R 나도 할 수 있다 !


Ch 2 데이터 분석의 시작
1 프로젝트 기반으로 시작하기
2 데이터 불러오기
3 데이터 훑어보기
4 데이터 인덱싱, 슬라이싱
5 factor 다루기
6 기술통계
7 데이터 수정 및 결측치
8 apply 함수
9 if, for 함수
10 중복 결과값 다루기
11 Table 1 만들기

Ch 3 데이터 핸들링
1 tidyverse
2 select
3 filter
4 mutate
5 arrange
6 summarise
7 group_by

Ch 4 데이터 분리와 합치기
1 merge
2 tidyverse를 이용한 merge
3 tidy 데이터


Ch 5 데이터 시각화
1 R base 그래프
2 ggplot2 패키지
3 ggplot2의 다양한 옵션
4 ggpubr 패키지
5 상관관계를 그려주는 패키지

Ch 6 임상연구 관련 의학통계
1 회귀분석
2 일반화 선형분석
3 ROC 관련 분석
4 생존분석
5 시간의존 콕스 비례위험모형

Ch 7 연구 따라하기 1: 아스피린과 간담도암
1 연구 배경 및 개요
2 분석 계획
3 데이터 분석
4 단변량 분석
5 다변량 분석
6 결과 제시

Ch 8 연구 따라하기 2: 생체표지자와 간암
1 연구 배경 및 개요
2 분석 계획
3 데이터 분석
4 ROC 곡선
5 Cut-Off

Ch 9 연구 따라하기 3 : ALT 정상화와 간암 발생 위험
1 연구 배경 및 개요
2 분석 계획
3 데이터 전처리 및 탐색
4 데이터 분석: 기저특성 요약
5 데이터 분석: 간암 발생
6 데이터 분석: ALT 정상화
7 데이터 분석: 간암 발생의 위험인자 찾기
8 데이터 분석: 하위그룹 분석
하나의 테이블로 제시하기