#RinVGHKS

1. 1
李昕迪李昕迪
高雄榮民總醫院核醫部高雄榮民總醫院核醫部
Department of Nuclear MedicineDepartment of Nuclear Medicine
Kaohsiung Veterans General HospitalKaohsiung Veterans General Hospital
RR 軟體經驗分享軟體經驗分享
2017-05-012017-05-01 勞動節勞動節

2. 2
自我介紹
●
李昕迪 / mcdlee
●
核醫部總醫師
●
從 2013 年夏天開始學習 R 軟體

3. 3
調查一下
●
之前曾經應用過統計嗎？
●
有用過 Excel 的函數嗎？
●
以前就聽過 R 了嗎？

4. 4
安裝
●
請安裝 R 的主程式
●
請安裝編輯環境 RStudio
●
安裝 package ，今天會用到：
◆ tidyverse
◆ psych
◆ ggplot2
◆ reshape2
◆ plyr

5. 5
為了避免中文亂碼
● Tool > Project options > Code editing >
Text encoding 請選 UTF-8
https://support.rstudio.com/hc/en-us/articles/200532197-Character-Encoding

6. 6
http://wd.vghtpe.gov.tw/biostat
/

7. 7
● Fond by Ross Ihaka and Robert Gentleman in the
University of Auckland in New Zealand in 1993
●
內涵包羅萬象
◆
統計、畫圖
◆
這幾年因 Data mining 而爆紅

8. 2013 年以前
「試算表」是
我大半人生的統計工具
( 檢定除外 )

9. 1998 年
●
學會了用「增益集」中的分
析工具箱產生分析統計等資
料
●
建立常態分布的峰態、峰度
等概念

12. 試算表的缺點
●
程式和資料混在一起，而且不夠盡興
●
版本控制不容易
●
跨平台相容問題
◆ Open Document
◆ Google Document
●
沒有讀寫資料庫的功能

13. R 的特色
●
它本身是一種程式語言
●
跨平台
●
開放原始碼社群很發達

16. ● Reshape the data
●
各種優化

17. 17
●
CityBike 地圖
https://github.com/mcdlee/KHCityBike
https://mcdlee.shinyapps.io/KHCityBike/
●
社區醫療群地圖
●
學分 CSV 產生器
https://github.com/mcdlee/LectureCSV

18. 18
特殊的統計需求
● Propensity score matching
● Structural Equation Modeling
● Machine learning

19. 19
今天講的 R 會比較簡化
●
我刻意只使用其中一種資料物件： data.frame
◆
但還有其他的，例如 vector 、 matrix 、 list ，還有
package 自己定義的物件
●
今天不講像程式的面向
◆
例如 loop 或 function
●
目標是上完今天的課，可以讓你：
◆
獨力完成一篇 original article 的統計
◆
有一些基礎可以自學你需要的功能

20. 2020
前言講完了前言講完了

21. 21
今天的教材
●
資料整理和繪圖
◆ RStudio Cheatsheet
● Data Transformation
● Data Visualization
●
檢定
◆
中國醫藥大學 生物統計研究所
◆
金門大學陳鍾誠老師
◆ Quick-R

22. 22
準備你的資料
●
你一定會想到 Excel
( 或其他試算表 )
●
大原則
◆
一個 column 代表一個
變數
◆
一個 row 代表一個病人
( 或一次觀察 )

23. 23
常見錯誤

24. 24
合併儲存格

25. 25
在數字的變數裡面加文字

26. 26
同一個變數用不同的表達方式

27. 27
一個 row 裡面有兩個不相干的人

28. 28
其他注意事項
●
編號或索引，分析到一半發現不對勁可以回過頭來看是不是輸入錯誤
●
格子裡面的內容盡量簡明，但不要讓人看不懂。
●
一個現象要用不只一個變數描述會比較容易處理，但代價是你會得到一個很寬的表格：
◆
例如 副作用
●
有些變數是另一些變數計算出來的結果，可以不用輸入，讓電腦計算即可。

29. 29
要收集哪些資料？

30. 30
我想知道 ...
我用不同交通工具上班花的時間

31. 31
●
交通工具、耗費時間
●
日期、交通工具、耗費時間
●
日期、交通工具、天氣、出發時間、到達時間
●
日期、交通工具、天氣、出發時間、停好車的時間、到達辦
公室的時間
●
日期、交通工具、天氣、選擇的路線、出發時間、停好車的
時間、到達辦公室的時間

32. 32
怎麼規劃你要收集的變數
就決定你可以回答的問題

33. 33
來介紹今天的資料

34. 34
就是今天的課前問卷

35. 35
事先整理
●
過濾前面所說的常見錯誤
●
避免重複的變數名稱
●
我會避免中文的變數名稱

36. 36
資料匯入

37. 37
●
程式碼
◆ *.r file
●
資料匯出
◆
試算表或表格 ( 如右 )
◆ R markdown
可以製造一個網頁出來

38. 38
簡單的敘述統計
● summary()
●
調整變數的性質
◆ as.factor()
◆ as.Date()
◆ …
● describeBy()

39. 39
資料再整理
●
製造新的變數
◆
例如： BMI
●
製造整理過的表格
◆
有時要為了之後要用的套件調整新表格的欄位
●
例如等下要介紹的作圖

40. 40
作圖
●
用原始資料即可
◆ Scatter plot
◆ Boxplot
◆ Histogram
●
需要先產生新表格
◆ Barplot

41. 4141
統計檢定統計檢定

42. 42
今天要介紹的檢定種類
● T-test
◆ One-sample
◆ Independent Two-sample
● One-tail
● Two-tail
◆ Paired T-test
◆
替代方案
● Chi-square test

43. 43
所有的檢定都有共同的脈絡
●
先建立虛無假設
●
再推翻虛無假設

44. 44
各種 T-test 的虛無假設
● 通常需要 n >= 30
● One-sample: H0: μ = 某數
● Independent Two-sample
◆ Two-tail: H0: μ1 = μ2 ( 醫學期刊最常用 )
◆ One-tail: H0: μ1 >= μ2 or μ1<=μ2
● Paired T-test
◆
每個的差值組成的新集合 μ = 0

45. 45
各種 T-test 的 R 語法
● One-sample:
t.test(y, mu=3) [ 檢驗是否平均值為 3]
● Independent Two-sample
◆ Two-tail: H0: μ1 = μ2
t.test(y~x)
t.test(y1,y2)
◆ One-tail: H0:
t.test(y~x, alternative=”greater”)
t.test(y~x, alternative=”less”)
● Paired T-test
◆ t.test(y1,y2, paired=TRUE)

46. 46
如果不是常態分佈怎麼辦？
●
無母數分析
◆
兩組： Mann-Whitney U Test
● wilcox.test(y~A)
wilcox.test(y1,y2)
wilcox.text(y1,y2,paired=TRUE)
◆
多組： Kruskal Wallis Test
● kruskal.test(y~A)

47. 47
Chi-square
●
虛無假設：
X 和 Y 彼此獨立
●
推翻虛無假設之後還要找是
哪兩組之間沒有彼此獨立
●
R 語法：
chisq.test(x,y)
x1 x2 x3
y1 n11 n21 n31
y2 n21 n22 n32
Patient X Y
A X1 Y1
B X1 Y1
C X2 Y2
D X2 Y2
E X2 Y1
F X3 Y2
... ... ...

48. 4848
Any QuestionAny Question
or Suggestion?or Suggestion?