의료 데이터 관리와 Shiny, Quarto를 활용한 시각화 리포트 제작 문서와 스프레드시트만으로는 의미를 전달하기 어려운 연구 결과가 있지 않았나요? Shiny와 Quarto 기술을 습득하면 동적 시각화를 적극 활용한 리포트를 완성할 수 있습니다. 이 책과 함께 의료 데이터에 유용한 R 통계와 데이터 관리 및 분석 방식을 살펴보고, 완성된 코드를 다른 연구에도 활용할 수 있도록 패키지로 제작해 공유하는 방법까지 세세하게 알아봅시다. 마지막으로 Shiny와 Quarto를 통해 R 기반의 의료 데이터를 보기 좋은 연구 보고 자료로 정리해봅시다. 이 책의 특징 - 의학 연구에 대한 기본적인 의의와 작업 환경 설정부터 자세하게 설명합니다. - 사례를 살펴보며 다중 선형 회귀, 로지스틱 회귀 등을 학습합니다. - 바로 활용할 수 있는 기본 통계와 R 패키지 제작 및 공유 방식을 알아봅니다. - 독자의 자가진단을 위한 장별 연습 문제를 제공합니다. 이 책이 필요한 독자 - R을 통한 데이터 관리 및 분석이 필요한 의학 관련 종사자 - 연구용 특수 데이터를 현장에서 어떻게 다루는지 알고 싶은 분 - 문서와 스프레드시트를 넘어 동적 시각화 리포트를 제작해보고 싶은 분 - 의료 데이터를 관리할 때 필요한 사고방식을 키우고 싶은 분

1장 의학 연구에 대한 이해 _1.1 의학 연구란? _1.2 의학 연구와 R _1.3 R을 사용한 의학 연구의 예시 2장 작업 환경 설정 _2.1 포싯 클라우드 사용법 _2.2 R 데이터 매니지먼트 _2.3 연습 문제 3장 기본 통계 및 시각화 _3.1 R을 사용한 기본 통계 _3.2 R을 사용한 시각화 _3.3 연습 문제 4장 의료 데이터 분석 사례 _4.1 회귀 분석 _4.2 다중 선형 회귀 _4.3 로지스틱 회귀 분석 _4.4 tableone _4.5 jsmodule _4.6 data.table 활용 사례 _4.7 연습 문제 5장 R 패키지 제작 및 공유 _5.1 개요 _5.2 패키지 제작 시나리오 _5.3 R 패키지 제작 _5.4 R 패키지 배포 _5.5 R 패키지의 설치 _5.6 연습 문제 6장 Shiny _6.1 개요 _6.2 작업 환경 설정 _6.3 첫 번째 Shiny 애플리케이션 _6.4 코드 구성 _6.5 코드 해석 _6.6 Shiny 애플리케이션 구축 _6.7 Shiny 애플리케이션 배포 _6.8 연습 문제 7장 Quarto _7.1 개요 _7.2 작업 환경 설정 _7.3 마크다운 _7.4 문서 _7.5 게시 _7.6 아티클 _7.7 슬라이드 _7.8 연습 문제 8장 부록 _8.1 표본 코호트 DB _8.2 다양한 형태의 데이터 처리 _8.3 시맨틱 버전 _8.4 포뮬러 _8.5 깃허브 _8.6 R에서의 에러 검진 방법 _8.7 DT의 주요 옵션 _8.8 reactable의 주요 옵션 _8.9 고급 Shiny 개발 _8.10 주요 레이텍 문법 _8.11 고급 시각화 _8.12 pkgdown _8.13 R 추가 학습