r introduction & auto make table1

R & Rstudio데이터셋 다루기

Table 1 만들기

R을 이용한 보건학 통계분석1주차 : R & Rstudio 설치 및 Table1 작성

김진섭

서울대학교 보건대학원 예방의학교실 전임의, 유전체역학교실 박사과정

March 11, 2014

김진섭 R을 이용한 보건학 통계분석


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목차

1 R & Rstudio

2 데이터셋 다루기

3 Table 1 만들기



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1.1 R의 특징

1 오픈 소스 소프트웨어(무료)

2 수많은 패키지 : 최신 분석방법이 가장 빠르게 적용된다.

3 완성된 프로그래밍 언어: 뭐든 가능.

4 숫자 하나하나를 추출할 수 있다.

5 그림의 퀄리티가 뛰어나다.

6 미국에서는 이미 대세(빅데이터)



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1.2 R의 설치

1 구글에서 R 검색 : 가장 위에 나온다.

2 http://r-project.kr/wiki/R-basic/installation :설치 도움말


http://r-project.kr/wiki/R-basic/installation


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1.3 Rstudio의 설치

1 Rstudio.org

2 http://r-project.kr/wiki/R-basic/editors : 설치도움말


Rstudio.org

http://r-project.kr/wiki/R-basic/editors


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1.4 R 갖고 놀기: Data set 아님.

1 도움말 보기

2 기초 계산하기

3 여러가지 숫자열 지정



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1.5 for, if, else, ifelse

for (i in 1:6) print(i)

## [1] 1

## [1] 2

## [1] 3

## [1] 4

## [1] 5

## [1] 6

1 if, else if 주의!! : 반드시 줄이 이어지게 해야 함.

2 ifelse(조건, 참일때, 거짓일때)



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목표

1 데이터 정리는 Excel, 통계만 R로 돌린다.(Rcommander)

2 Data 정리 및 통계를 R로 돌린다.

3 자주쓰는 것들을 함수로 만들어 쓴다.

4 논문 테이블 및 그림을 R로 만든다.

5 논문을 R로 쓴다.

6 R 패키지 개발



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2.1 디렉토리 설정

getwd()

setwd("/home/secondmath/Dropbox/GSPH/myteaching/orientation/") #set directory



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2.2 데이터 읽어오기

핵심!!!! : 가급적 CSV(comma separate)파일로 읽자!!! 표준.

getwd()

## [1] "/home/secondmath/Dropbox/GSPH/myteaching/orientation"

setwd("/home/secondmath/Dropbox/GSPH/myteaching/orientation/") #set directory

getwd()

## [1] "/home/secondmath/Dropbox/GSPH/myteaching/orientation"

a = read.csv("week2.csv")

a = read.table("week2.csv", sep = ",", header = T)

기타 : 엑셀, SAS, SPSS, STATA 파일도 읽는것 가능



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2.3 데이터 저장하기

핵심!!!! : 가급적 CSV(comma separate)파일로 쓰자!!! 표준.

write.csv(a, "write.csv", row.names = FALSE, quote = F)

write.table(a, "write.txt", sep = "\t", row.names = FALSE)

기타 : 엑셀, SAS, SPSS, STATA 파일도 쓰는것 가능. 절대 그럴필요 없다.



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2.4 데이터 살펴보기 및 예제 데이터 소개

R 코드 참고.

1 혈압, BMI, TG, LDL 등..

2 가족 ID

3 특정 gene locus information: allele count 0,1,2



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2.5 새로운 변수 만들기

1 직접 만들기

2 ifelse 문 이용하기

3 행렬 직접 지목하여 집어넣기



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2.6 정렬, Subset, Merge

head(order(a$TG))

e = a[order(a$TG), ] ## low value first

head(e)

e = a[order(-a$TG), ] ## Large value first

head(e)

g = subset(a, sex == 0) ## only men

g = a[which(a$sex == 0), ] ## same

head(g)

aa = a[, c("ID", "TG")] ##example

head(aa)

c = merge(a, aa, by = "ID", all = F) ##all=F VS all=T



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2.7 간단한 함수 만들기

twomean = function(x1, x2) {a = (x1 + x2)/2

a

}twomean(4, 6)

## [1] 5



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3.1 그룹별 정렬하기 : 연속변수

tapply(Y값, 그룹변수, mean)

tapply(a$TG, a$sex, mean)

## 0 1

## 152.94 90.06

tapply(a$TG, a$sex, sd)

## 0 1

## 90.72 51.75

tb_mean = round(tapply(a$TG, a$sex, mean), 2)

tb_sd = round(tapply(a$TG, a$sex, sd), 2)



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3.1 그룹별 정렬하기 : 연속변수(2)

aggregate(a[, c(6, 7, 8, 9, 10)], by = list(a$sex), mean)

## Group.1 FBS tCholesterol HDL LDL TG

## 1 0 95.88 193.1 47.87 113.57 152.94

## 2 1 92.48 178.0 57.70 98.12 90.06

aggregate(a[, 6:10], by = list(a$sex, a$genecount), mean)

## Group.1 Group.2 FBS tCholesterol HDL LDL TG

## 1 0 0 94.38 152.3 46.62 81.01 121.64

## 2 1 0 85.26 150.1 55.11 75.67 76.96

## 3 0 1 96.68 197.7 48.09 116.35 163.49

## 4 1 1 96.71 194.2 58.82 111.89 95.18

## 5 0 2 95.41 249.0 49.28 161.40 167.60

## 6 1 2 109.50 246.5 71.50 139.50 169.50

평균과 표준편차 정보 합쳐서 볼 수도 있다. paste 이용



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3.2 그룹별 정렬하기: 범주형 변수

table(변수, 그룹변수), prop.table(table, 2)

options(digits = 4) # round

hyperTG_table = table(a$hyperTG, a$sex)

hyperTG_table

##

## 0 1

## 0 297 63

## 1 97 4

prop.table(hyperTG_table, 2) # 1: row, 2: column

##

## 0 1

## 0 0.7538 0.9403

## 1 0.2462 0.0597



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3.3 apply 문

apply(행렬, 1, ,함수) # 1: 행별로, 2: 열별로

hyperTG_table

##

## 0 1

## 0 297 63

## 1 97 4

apply(hyperTG_table, 2, sum)

## 0 1

## 394 67

기타. sapply, lapply 등... 생략 .



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3.4 테이블 1 만들기

전략!!! 그룹별정렬하기 이용: tb.1 함수 미리 준비함.

1 Missing 정리!!!! R은 NA가 missing.

2 쓸 변수만 남김 & 숫자형/범주형 확인

3 숫자형일 경우 3.1, 범주형일 경우 3.2

4 연속변수 - 그룹별 : t-test, ANOVA, Wilcox..

5 범주형변수 - 그룹별 : chi-square, fisher-exact



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Table1 생성

Variable: Mean (SD) or N (%) 0 1 P-value P-value:NP

sex < 0.001 < 0.0010 394 (100) 0 (0)1 0 (0) 67 (100)

age 42.32 (11.4) 40.73 (10.86) 0.29 0.208DXA total tscore -0.28 (1.12) -0.51 (1.41) 0.134 0.309

FBS 95.88 (17.88) 92.48 (26.57) 0.184 < 0.001tCholesterol 193.13 (34.36) 178.01 (28.8) < 0.001 < 0.001

HDL 47.87 (11.01) 57.7 (13.58) < 0.001 < 0.001LDL 113.57 (30.8) 98.12 (25.81) < 0.001 < 0.001TG 152.94 (90.72) 90.06 (51.75) < 0.001 < 0.001

genecount 0.007 0.0070 105 (26.65) 27 (40.3)1 231 (58.63) 38 (56.72)2 58 (14.72) 2 (2.99)



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END

Email : [email protected]: (02)880-2473H.P: 010-9192-5385


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