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包郵 基于流行病學(xué)研究設(shè)計(jì)的R語(yǔ)言實(shí)踐
作者：林華亮 編
開(kāi)本：
16開(kāi)
頁(yè)數(shù)：
320
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基于流行病學(xué)研究設(shè)計(jì)的R語(yǔ)言實(shí)踐 版權(quán)信息
- ISBN：9787117365505
- 條形碼：9787117365505 ; 978-7-117-36550-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類(lèi)：>
基于流行病學(xué)研究設(shè)計(jì)的R語(yǔ)言實(shí)踐 本書(shū)特色
基于流行病學(xué)研究設(shè)計(jì)的R語(yǔ)言實(shí)踐本書(shū)以流行病學(xué)研究設(shè)計(jì)為主線展開(kāi)，在R語(yǔ)言基本介紹的基礎(chǔ)上詳細(xì)描述了常用的流行病學(xué)研究設(shè)計(jì)以及相應(yīng)統(tǒng)計(jì)方法的R語(yǔ)言代碼實(shí)現(xiàn)過(guò)程，為讀者利用R語(yǔ)言研究醫(yī)學(xué)問(wèn)題提供參考。
基于流行病學(xué)研究設(shè)計(jì)的R語(yǔ)言實(shí)踐 內(nèi)容簡(jiǎn)介
《基于流行病學(xué)研究設(shè)計(jì)的R語(yǔ)言實(shí)踐》一書(shū)分為十四章，以流行病學(xué)研究設(shè)計(jì)為主線展開(kāi)，在R語(yǔ)言基本介紹的基礎(chǔ)上，詳細(xì)描述了橫斷面研究、病例對(duì)照研究、病例交叉研究、隊(duì)列研究、隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)研究、時(shí)間序列分析、Meta分析、倍差法、孟德?tīng)栯S機(jī)化研究等常用的流行病學(xué)研究設(shè)計(jì)，同時(shí)描述了其中涉及的統(tǒng)計(jì)方法R語(yǔ)言代碼實(shí)現(xiàn)過(guò)程，并介紹了R語(yǔ)言作圖和空間制圖，可為預(yù)防醫(yī)學(xué)相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科生、研究生學(xué)習(xí)以及流行病學(xué)、社會(huì)學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域科研人員利用R語(yǔ)言研究醫(yī)學(xué)問(wèn)題提供參考。
基于流行病學(xué)研究設(shè)計(jì)的R語(yǔ)言實(shí)踐 目錄
**章 R 語(yǔ)言概述 / 1
一、 R 軟件及RStudio 軟件的獲取和安裝 / 1
二、 RStudio 軟件界面和功能介紹 / 3
三、 R 語(yǔ)言的使用規(guī)則簡(jiǎn)介 / 5
第二章 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)管理/ 9
**節(jié) 常見(jiàn)的數(shù)據(jù)類(lèi)型 / 9
第二節(jié) 數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu) / 10
一、 向量 / 10
二、 矩陣 / 10
三、 數(shù)組 / 11
四、 數(shù)據(jù)框 / 12
五、 因子 / 15
六、 列表 / 15
第三節(jié) 數(shù)據(jù)的導(dǎo)入與保存 / 17
一、 數(shù)據(jù)導(dǎo)入 / 17
二、 數(shù)據(jù)保存 / 21
第四節(jié) 數(shù)據(jù)的初步操作 / 22
一、 數(shù)據(jù)的整合、重塑與合并 / 22
二、 定義數(shù)據(jù)分組 / 28
三、 從數(shù)據(jù)中抽取子集 / 28
第五節(jié) 數(shù)據(jù)的管理和基礎(chǔ)應(yīng)用 / 30
一、 獲取數(shù)據(jù)集中變量的名稱(chēng) / 30
二、 創(chuàng)建新的變量 / 31
三、 變量的重命名 / 32
四、 缺失值的發(fā)現(xiàn)與處理 / 33
五、 數(shù)據(jù)排序 / 34
六、 數(shù)據(jù)類(lèi)型的轉(zhuǎn)換 / 34
七、 數(shù)據(jù)描述 / 35
第六節(jié) 大數(shù)據(jù)分析 / 36
一、 創(chuàng)建data/table / 36
二、 設(shè)置主鍵 / 36
三、 查看數(shù)據(jù) / 37
四、 提取數(shù)據(jù)集 / 38
五、 數(shù)據(jù)整理 / 38
第七節(jié) R 語(yǔ)言自帶的數(shù)據(jù)集 / 40
第三章 基本統(tǒng)計(jì)分析/ 43
**節(jié) t 檢驗(yàn) / 43
一、 單樣本t 檢驗(yàn) / 43
二、 配對(duì)t 檢驗(yàn) / 44
三、 兩獨(dú)立樣本均數(shù)比較的t 檢驗(yàn) / 45
四、 小結(jié) / 47
第二節(jié) 方差分析 / 47
一、 完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的方差分析 / 47
二、 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析 / 49
三、 小結(jié) / 50
第三節(jié) χ2 檢驗(yàn) / 50
一、 2×2 交叉表數(shù)據(jù)的χ2 檢驗(yàn) / 50
二、 R×C 交叉表數(shù)據(jù)的χ2 檢驗(yàn) / 51
三、 配對(duì)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)的χ2 檢驗(yàn) / 52
四、 χ2 檢驗(yàn)的校正 / 52
五、 小結(jié) / 53
第四節(jié) 秩和檢驗(yàn) / 53
一、 配對(duì)設(shè)計(jì)資料的符號(hào)秩和檢驗(yàn) / 54
二、 兩組獨(dú)立樣本比較的Mann-Whitney 檢驗(yàn)/ 55
三、 多組獨(dú)立樣本比較的Kurskal-Wallis 檢驗(yàn) / 56
四、 小結(jié) / 57
第五節(jié) 相關(guān)分析 / 57
一、 簡(jiǎn)單相關(guān)分析 / 57
二、 偏相關(guān) / 59
三、 相關(guān)關(guān)系的可視化 / 60
四、 小結(jié) / 62
第六節(jié) 回歸分析 / 62
一、 簡(jiǎn)單線性回歸 / 62
二、 多項(xiàng)式回歸 / 65
三、 多重線性回歸 / 67
四、 Logistic 回歸 / 70
五、 泊松回歸 / 75
六、 小結(jié) / 77
第四章 橫斷面研究/ 78
**節(jié) 橫斷面研究資料的描述 / 78
一、 案例分析 / 79
二、 小結(jié) / 82
第二節(jié) 多重線性回歸 / 82
一、 多重線性回歸分析 / 83
二、 小結(jié) / 86
第三節(jié) 二分類(lèi)變量的Logistic 回歸 / 86
一、 二分類(lèi)Logistic 回歸分析 / 87
二、 小結(jié) / 90
第四節(jié) 無(wú)序多分類(lèi)變量的Logistic 回歸 / 90
一、 無(wú)序多分類(lèi)Logistic 回歸分析 / 90
二、 小結(jié) / 91
第五節(jié) 有序多分類(lèi)變量的Logistic 回歸 / 92
一、 有序多分類(lèi)變量的Logistic 回歸分析 / 92
二、 小結(jié) / 94
第六節(jié) 交互作用分析 / 95
一、 多重線性回歸模型中的交互作用分析 / 95
二、 廣義線性回歸模型中的交互作用分析 / 97
三、 小結(jié) / 99
第五章 病例對(duì)照研究/ 101
**節(jié) 概述 / 101
一、 基本概念 / 101
二、 基本特點(diǎn) / 101
三、 研究類(lèi)型 / 101
四、 病例對(duì)照研究的衍生設(shè)計(jì) / 102
五、 用途 / 103
第二節(jié) 資料分析方法與案例分析 / 103
一、 資料分析方法 / 103
二、 案例分析 / 105
第六章 病例交叉設(shè)計(jì)/ 124
**節(jié) 概述 / 124
第二節(jié) 時(shí)間分層病例交叉設(shè)計(jì) / 125
一、 案例分析 / 125
二、 小結(jié) / 131
第三節(jié) 時(shí)間分層病例交叉設(shè)計(jì)結(jié)合分布滯后非線性模型 / 132
一、 案例分析 / 132
二、 小結(jié) / 134
第四節(jié) 基于個(gè)體的時(shí)間分層病例交叉設(shè)計(jì) / 134
一、 案例分析 / 135
二、 小結(jié) / 137
第七章 隊(duì)列研究/ 139
**節(jié) 隊(duì)列研究中的生存分析 / 139
一、 基本概念 / 139
二、 生存數(shù)據(jù)案例 / 140
三、 使用R 軟件進(jìn)行生存分析 / 141
第二節(jié) 中介效應(yīng)分析 / 157
一、 中介效應(yīng)分析的基本原理和步驟 / 157
二、 中介效應(yīng)分析在R 語(yǔ)言中的實(shí)現(xiàn) / 158
第八章 隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)研究/ 160
**節(jié) 概述 / 160
一、 定義和基本原理 / 160
二、 試驗(yàn)設(shè)計(jì)關(guān)鍵點(diǎn)和常見(jiàn)設(shè)計(jì)方案 / 160
第二節(jié) 資料整理與分析 / 162
一、 資料的整理 / 162
二、 資料的分析 / 162
三、 結(jié)果輸出 / 163
第三節(jié) 案例分析 / 163
一、 數(shù)據(jù)描述與預(yù)處理 / 163
二、 預(yù)分析與生存曲線 / 166
三、 Cox 比例風(fēng)險(xiǎn)回歸 / 168
四、 亞組分析及比較 / 172
第九章 時(shí)間序列分析/ 178
**節(jié) 時(shí)間序列的基本概念和特點(diǎn) / 178
一、 案例分析 / 178
二、 小結(jié) / 190
第二節(jié) 缺失數(shù)據(jù)的填補(bǔ) / 191
一、 案例分析 / 191
二、 小結(jié) / 196
第三節(jié) 廣義相加模型及其應(yīng)用 / 196
一、 案例分析 / 196
二、 小結(jié) / 204
第四節(jié) 分布滯后非線性模型及應(yīng)用 / 204
一、 案例分析 / 205
二、 小結(jié) / 208
第十章 Meta 分析 / 209
**節(jié) 單因素Meta 分析 / 209
一、 單因素Meta 分析概述 / 209
二、 案例分析 / 210
三、 小結(jié) / 218
第二節(jié) 多因素Meta 分析 / 218
一、 多因素Meta 分析概述 / 218
二、 案例分析 / 219
三、 小結(jié) / 224
第三節(jié) Meta 回歸分析/ 224
一、 Meta 回歸分析概述/ 224
二、 案例分析 / 225
三、 小結(jié) / 230
第十一章 R 語(yǔ)言作圖 / 231
**節(jié) plot 基本作圖/ 231
一、 展開(kāi)空白畫(huà)布 / 232
二、 描繪平面直角坐標(biāo)系 / 232
三、 繪制點(diǎn)圖 / 233
四、 繪制線圖 / 234
五、 改變圖形元素 / 234
六、 添加文本信息 / 237
七、 頁(yè)面布局與圖形組合 / 240
第二節(jié) ggplot2 基本作圖/ 242
一、 散點(diǎn)圖 / 242
二、 直方圖 / 244
三、 箱線圖 / 245
第三節(jié) ggplot2 進(jìn)階/ 247
一、 坐標(biāo)軸 / 247
二、 圖例 / 248
三、 分面 / 251
四、 主題 / 252
五、 圖案拼接 / 255
六、 儲(chǔ)存與導(dǎo)出 / 262
第十二章 R 語(yǔ)言中的空間數(shù)據(jù) / 263
**節(jié) 空間數(shù)據(jù)基本概念 / 263
一、 矢量數(shù)據(jù) / 263
二、 柵格數(shù)據(jù) / 265
三、 空間坐標(biāo)參考系 / 267
四、 空間數(shù)據(jù)處理常用包 / 268
五、 小結(jié) / 269
第二節(jié) 空間數(shù)據(jù)操作 / 269
一、 空間數(shù)據(jù)的讀寫(xiě) / 269
二、 矢量數(shù)據(jù)操作 / 271
三、 柵格數(shù)據(jù)操作 / 273
四、 小結(jié) / 286
第十三章 倍差法在R 語(yǔ)言中的應(yīng)用 / 287
**節(jié) 倍差法概述 / 287
第二節(jié) 案例分析 / 288
第十四章 孟德?tīng)栯S機(jī)化/ 294
**節(jié) 概述 / 294
一、 孟德?tīng)栯S機(jī)化的概念 / 294
二、 孟德?tīng)栯S機(jī)化的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 / 294
三、 孟德?tīng)栯S機(jī)化的設(shè)計(jì)類(lèi)型 / 295
四、 孟德?tīng)栯S機(jī)化存在的問(wèn)題 / 295
第二節(jié) 孟德?tīng)栯S機(jī)化分析軟件及分析過(guò)程 / 296
一、 單樣本孟德?tīng)栯S機(jī)化 / 296
二、 兩樣本孟德?tīng)栯S機(jī)化 / 299
參考文獻(xiàn)/ 306
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基于流行病學(xué)研究設(shè)計(jì)的R語(yǔ)言實(shí)踐 作者簡(jiǎn)介
林華亮，教授、博士生導(dǎo)師，中山大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院院長(zhǎng)助理、流行病學(xué)系主任。先后獲得中山大學(xué)“百人計(jì)劃”中青年杰出人才、廣東省杰出青年醫(yī)學(xué)人才等稱(chēng)號(hào)，入選“全球頂尖前10萬(wàn)科學(xué)家排名榜”。長(zhǎng)期從事大氣污染及其與基因易感性交互作用在慢性病發(fā)生發(fā)展中的作用研究，并提出了大氣污染控制濃度閾值的新方法。
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