• HOME
  • 医学一般
  • 医療統計学
  • 超入門!すべての医療従事者のための RStudioではじめる医療統計 第2版**金芳堂/笹渕 裕介/978-4-7653-2005-4/9784765320054**

超入門!すべての医療従事者のための RStudioではじめる医療統計 第2版**金芳堂/笹渕 裕介/978-4-7653-2005-4/9784765320054**

販売価格
3,850円(税込み)
サンプルデータでらくらくマスター
編著
笹渕 裕介
出版社
金芳堂
分野
 
医療統計学

数量

電子版発売中です。(外部サイトへ移動します)

医書JP 電子版ページへ
医書JPご利用初めての方は、こちら >>>
書籍版 販売期間
2024/08/01~
JANコード
9784765320054
商品コード
9784765320054
発行 2024年8月
判型:A5判 240頁
ISBN 978-4-7653-2005-4

【 著 】
笹渕 裕介(東京大学 リアルワールドエビデンス講座 特任准教授)
大野 幸子(東京大学大学院 医学系研究科 特任准教授)
橋本 洋平(Biostatistician Save Sight Institute The University of Sydney)
石丸 美穂(東京医科歯科大学 統合教育機構 特任助教)

Rのハードルをとことんまで下げる、入門書の改訂版!

医療従事者、生命科学系研究者を対象にしたRによる統計分析の参考書の改訂版が登場。Rを利用する必要になったすべての方の最初の一冊目として、最新のRStudio、R、Rのパッケージに対応し、データの加工と解析に必要なことがわかる入門書となっています。

本書は2部構成となっており、第1版の内容をより深く掘り下げ、発展的なデータ操作ができるよう工夫されています。Part1では、RおよびRStudioのインストールから、操作の基本、パッケージ利用の準備、プロジェクトの作成とデータ読み込み、データフレームの取り扱い、ggplot2、2群~3群間の比較、重回帰・ロジスティック回帰、生存時間分析を解説。Part2では実際にデータの作成、Rで使うデータ型と構造、相関関係、ROC曲線などを解説。

また、新たに予測モデル、傾向スコア分析といった統計手法の実施方法の項目が追加され、多様なニーズにも応えられるようリニューアルされています。医療統計解析をはじめたときに本当に欲しかった超実践的なRとRStudioの利用マニュアルとして、またRの使い方が絶対わかる操作マニュアルとしてオススメです!

【目 次】
Part1
第1章 RおよびRStudioのインストール

 1 Rとは
 2 RとRStudioのダウンロードとインストール
 
第2章 RStudio操作の基本
 1 RStudioを起動してみよう
 2 各ペインの機能
 3 スクリプトを書いてみよう
 4 RStudioを終了する
 
第3章 パッケージ利用の準備
 1 パッケージとは
 2 インストール方法
 3 help
 
第4章 プロジェクトの作成とデータ読み込み
 1 プロジェクト
 2 データの読み込み
 3 データの表示
 
第5章 データフレームの取り扱い
 1 readr
 2 dplyr
 3 NAの取り扱い
 4 連続変数のカテゴリー化
 5 日付データの取り扱い
 6 文字列の取り扱い
 7 データの変形と結合
 
第6章 データの概要の確認
 1 データの俯瞰と要約
 2 tableoneパッケージ
 
第7章 ggplot2
 1 散布図
 2 折れ線グラフ
 3 ヒストグラム
 4 箱ひげ図
 5 グラフの保存
 
第8章 2群間の比較
 1 統計手法の選択
 2 連続変数の比較
 3 カテゴリー変数の比較
 
第9章 3群以上の比較
 1 多重比較法
 2 統計手法の選択
 3 連続変数の比較
 4 カテゴリー変数の比較
 
第10章 重回帰・ロジスティック回帰
 1 重回帰
 2 ロジスティック回帰
 
第11章 生存時間分析
 1 生存時間分析
 2 データの整形
 3 Survivalオブジェクトの作成
 4 カプランマイヤー法とログランク検定
 5 コックス回帰
 
Part2
第12章 データ作成

 1 データの作り方のコツ
 2 文字コード
 3 変数名
 4 変数の中身
 5 最終手段
 
第13章 Rで使うデータ型とデータ構造
 1 Rの代表的なデータ型
 2 Rの代表的なデータ構造
 
第14章 相関係数
 1 相関係数
 2 複数の相関係数を同時に算出する
 
第15章 ROC曲線
 1 ROC曲線とは
 2 Rのスクリプト
 3 ROC曲線の比較
 
第16章 予測モデル
 1 予後予測モデル
 
第17章 傾向スコア分析
 1 傾向スコアとは
 2 傾向スコア重み付け
 3 傾向スコアマッチング
 
Column
 同じ関数名の競合
 freadによる高速読み込み
 baseとtidyverse:2種類のパイプ
 tibbleとdata.frameの違いは?
 for loop
 summarytoolsパッケージ
 係数、95%信頼区間、P値の簡単な求め方
 コードが実行できません
 自作関数
 
おわりに