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