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《基于流行病學(xué)研究設(shè)計的R語言實踐》一書分為十四章，以流行病學(xué)研究設(shè)計為主線展開，在R語言基本介紹的基礎(chǔ)上，詳細(xì)描述了橫斷面研究、病例對照研究、病例交叉研究、隊列研究、隨機(jī)對照試驗研究、時間序列分析、Meta分析、倍差法、孟德爾隨機(jī)化研究等常用的流行病學(xué)研究設(shè)計，同時描述了其中涉及的統(tǒng)計方法R語言代碼實現(xiàn)過程，并介紹了R語言作圖和空間制圖，可為預(yù)防醫(yī)學(xué)相關(guān)專業(yè)本科生、研究生學(xué)習(xí)以及流行病學(xué)、社會學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域科研人員利用R語言研究醫(yī)學(xué)問題提供參考。

R 語言作為一門統(tǒng)計學(xué)語言，一直在小眾領(lǐng)域閃耀著光芒。直到大數(shù)據(jù)的爆發(fā)，R 語言變成了一把炙手可熱的數(shù)據(jù)分析利器。隨著越來越多有工程背景的人員的加入，R 語言的社區(qū)在迅速擴(kuò)大成長。R 語言不僅僅在數(shù)理統(tǒng)計領(lǐng)域受到青睞，在臨床醫(yī)學(xué)、公共衛(wèi)生、教育、金融、互聯(lián)網(wǎng)等多個行業(yè)也應(yīng)用廣泛。
R 語言之所以受歡迎，有以下幾方面原因：第一，R 軟件可以在官網(wǎng)免費(fèi)下載。相比于其他的統(tǒng)計軟件，如SAS、SPSS、STATA 等，R 軟件不需要任何費(fèi)用，用戶可以自由地使用、復(fù)制、發(fā)布、修改源碼、補(bǔ)充漏洞以及按具體需求定制功能，這無疑是其最吸引人的地方。第二，R 語言擁有龐大的軟件包生態(tài)系統(tǒng)，很多前沿的技術(shù)、先進(jìn)的模型等都會迅速地在R 軟件中以程序包的形式出現(xiàn)，供大家學(xué)習(xí)使用。如果某項統(tǒng)計技術(shù)已經(jīng)存在，那么幾乎必然存在著一款R 軟件包與之對應(yīng)。第三，R 語言的界面比較友好，相對簡單易學(xué)，為創(chuàng)建可重復(fù)及高質(zhì)量的分析提供了有利條件。此外，R 軟件保留了運(yùn)算的代碼，修改后可重復(fù)使用，大大降低了撰寫語言代碼的時間成本。第四，R 語言在繪圖及數(shù)據(jù)可視化方面具有強(qiáng)大的功能。R 語言有一個非常強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化寶庫，可以做出許多精美的圖形。在大數(shù)據(jù)時代的今天，R 語言將會發(fā)揮越來越重要的作用，特別是在醫(yī)療、公共衛(wèi)生領(lǐng)域。
近年來，公共衛(wèi)生和健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)迅猛發(fā)展，相關(guān)人才的需求也日趨緊迫，全國高校中，相關(guān)專業(yè)建設(shè)不斷升溫。這些大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的背后均存在著一個學(xué)科的框架指導(dǎo)，那就是流行病學(xué)。總體而言，任何健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的構(gòu)建、數(shù)據(jù)分析的理論和模型的建立及應(yīng)用，其起點應(yīng)是提出要解決什么科學(xué)問題，而醫(yī)療衛(wèi)生科學(xué)問題的提出是流行病學(xué)的范疇。流行病學(xué)研究設(shè)計之于健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)，就好比建筑設(shè)計圖紙與建筑材料的關(guān)系。
近年來，筆者在與醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域相關(guān)專業(yè)技術(shù)人員交流中發(fā)現(xiàn)，目前在公共衛(wèi)生監(jiān)測、健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)、流行病學(xué)數(shù)據(jù)統(tǒng)計整理和分析中存在很多短板，而這些短板歸結(jié)起來就是流行病學(xué)設(shè)計和統(tǒng)計分析的脫節(jié)，例如數(shù)據(jù)采集缺乏宏觀流行病學(xué)思維的指導(dǎo)，數(shù)據(jù)分析中統(tǒng)計分析、模型應(yīng)用不規(guī)范等。如何破局？通過與諸多業(yè)內(nèi)同行的多次交流，結(jié)合自己團(tuán)隊的經(jīng)驗，我們認(rèn)為R 語言結(jié)合流行病學(xué)設(shè)計是一個可以很好解決兩者脫節(jié)問題的出路，這也是籌劃撰寫本書的初衷。
因此，本書以流行病學(xué)研究設(shè)計為主線展開，在R 語言基本介紹的基礎(chǔ)上，詳細(xì)描述了包含橫斷面研究、病例對照研究、隊列研究、隨機(jī)對照試驗研究、Meta 分析等常用的流行病學(xué)研究設(shè)計思路和分析方法，同時涉及雙重差分法、孟德爾隨機(jī)化等流行病學(xué)因果推斷方法，并描述了其中涉及的統(tǒng)計方法的R 代碼實現(xiàn)過程，既不晦澀，也非淺白，向讀者打開了一扇利用R 語言研究醫(yī)學(xué)問題的窗。
書中難免有不當(dāng)之處，敬請各位專家和讀者指正。
林華亮
2024 年5 月

第一章　R 語言概述 / 1
一、 R 軟件及RStudio 軟件的獲取和安裝 / 1
二、 RStudio 軟件界面和功能介紹 / 3
三、 R 語言的使用規(guī)則簡介 / 5
第二章　數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)管理/ 9
第一節(jié)　常見的數(shù)據(jù)類型 / 9
第二節(jié)　數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu) / 10
一、向量 / 10
二、矩陣 / 10
三、數(shù)組 / 11
四、數(shù)據(jù)框 / 12
五、因子 / 15
六、列表 / 15
第三節(jié)　數(shù)據(jù)的導(dǎo)入與保存 / 17
一、數(shù)據(jù)導(dǎo)入 / 17
二、數(shù)據(jù)保存 / 21
第四節(jié)　數(shù)據(jù)的初步操作 / 22
一、數(shù)據(jù)的整合、重塑與合并 / 22
二、定義數(shù)據(jù)分組 / 28
三、從數(shù)據(jù)中抽取子集 / 28
第五節(jié)　數(shù)據(jù)的管理和基礎(chǔ)應(yīng)用 / 30
一、獲取數(shù)據(jù)集中變量的名稱 / 30
二、創(chuàng)建新的變量 / 31
三、變量的重命名 / 32
四、缺失值的發(fā)現(xiàn)與處理 / 33
五、數(shù)據(jù)排序 / 34
六、數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換 / 34
七、數(shù)據(jù)描述 / 35
第六節(jié)　大數(shù)據(jù)分析 / 36
一、創(chuàng)建data/table / 36
二、設(shè)置主鍵 / 36
三、查看數(shù)據(jù) / 37
四、提取數(shù)據(jù)集 / 38
五、數(shù)據(jù)整理 / 38
第七節(jié)　R 語言自帶的數(shù)據(jù)集 / 40
第三章　基本統(tǒng)計分析/ 43
第一節(jié)　t 檢驗 / 43
一、單樣本t 檢驗 / 43
二、配對t 檢驗 / 44
三、兩獨立樣本均數(shù)比較的t 檢驗 / 45
四、小結(jié) / 47
第二節(jié)　方差分析 / 47
一、完全隨機(jī)設(shè)計的方差分析 / 47
二、隨機(jī)區(qū)組設(shè)計的方差分析 / 49
三、小結(jié) / 50
第三節(jié)　2 檢驗 / 50
一、 22 交叉表數(shù)據(jù)的2 檢驗 / 50
二、 RC 交叉表數(shù)據(jù)的2 檢驗 / 51
三、配對設(shè)計數(shù)據(jù)的2 檢驗 / 52
四、 2 檢驗的校正 / 52
五、小結(jié) / 53
第四節(jié)　秩和檢驗 / 53
一、配對設(shè)計資料的符號秩和檢驗 / 54
二、兩組獨立樣本比較的Mann-Whitney 檢驗/ 55
三、多組獨立樣本比較的Kurskal-Wallis 檢驗 / 56
四、小結(jié) / 57
第五節(jié)　相關(guān)分析 / 57
一、簡單相關(guān)分析 / 57
二、偏相關(guān) / 59
三、相關(guān)關(guān)系的可視化 / 60
四、小結(jié) / 62
第六節(jié)　回歸分析 / 62
一、簡單線性回歸 / 62
二、多項式回歸 / 65
三、多重線性回歸 / 67
四、 Logistic 回歸 / 70
五、泊松回歸 / 75
六、小結(jié) / 77
第四章　橫斷面研究/ 78
第一節(jié)　橫斷面研究資料的描述 / 78
一、案例分析 / 79
二、小結(jié) / 82
第二節(jié)　多重線性回歸 / 82
一、多重線性回歸分析 / 83
二、小結(jié) / 86
第三節(jié)　二分類變量的Logistic 回歸 / 86
一、二分類Logistic 回歸分析 / 87
二、小結(jié) / 90
第四節(jié)　無序多分類變量的Logistic 回歸 / 90
一、無序多分類Logistic 回歸分析 / 90
二、小結(jié) / 91
第五節(jié)　有序多分類變量的Logistic 回歸 / 92
一、有序多分類變量的Logistic 回歸分析 / 92
二、小結(jié) / 94
第六節(jié)　交互作用分析 / 95
一、多重線性回歸模型中的交互作用分析 / 95
二、廣義線性回歸模型中的交互作用分析 / 97
三、小結(jié) / 99
第五章　病例對照研究/ 101
第一節(jié)　概述 / 101
一、基本概念 / 101
二、基本特點 / 101
三、研究類型 / 101
四、病例對照研究的衍生設(shè)計 / 102
五、用途 / 103
第二節(jié)　資料分析方法與案例分析 / 103
一、資料分析方法 / 103
二、案例分析 / 105
第六章　病例交叉設(shè)計/ 124
第一節(jié)　概述 / 124
第二節(jié)　時間分層病例交叉設(shè)計 / 125
一、案例分析 / 125
二、小結(jié) / 131
第三節(jié)　時間分層病例交叉設(shè)計結(jié)合分布滯后非線性模型 / 132
一、案例分析 / 132
二、小結(jié) / 134
第四節(jié)　基于個體的時間分層病例交叉設(shè)計 / 134
一、案例分析 / 135
二、小結(jié) / 137
第七章　隊列研究/ 139
第一節(jié)　隊列研究中的生存分析 / 139
一、基本概念 / 139
二、生存數(shù)據(jù)案例 / 140
三、使用R 軟件進(jìn)行生存分析 / 141
第二節(jié)　中介效應(yīng)分析 / 157
一、中介效應(yīng)分析的基本原理和步驟 / 157
二、中介效應(yīng)分析在R 語言中的實現(xiàn) / 158
第八章　隨機(jī)對照試驗研究/ 160
第一節(jié)　概述 / 160
一、定義和基本原理 / 160
二、試驗設(shè)計關(guān)鍵點和常見設(shè)計方案 / 160
第二節(jié)　資料整理與分析 / 162
一、資料的整理 / 162
二、資料的分析 / 162
三、結(jié)果輸出 / 163
第三節(jié)　案例分析 / 163
一、數(shù)據(jù)描述與預(yù)處理 / 163
二、預(yù)分析與生存曲線 / 166
三、 Cox 比例風(fēng)險回歸 / 168
四、亞組分析及比較 / 172
第九章　時間序列分析/ 178
第一節(jié)　時間序列的基本概念和特點 / 178
一、案例分析 / 178
二、小結(jié) / 190
第二節(jié)　缺失數(shù)據(jù)的填補(bǔ) / 191
一、案例分析 / 191
二、小結(jié) / 196
第三節(jié)　廣義相加模型及其應(yīng)用 / 196
一、案例分析 / 196
二、小結(jié) / 204
第四節(jié)　分布滯后非線性模型及應(yīng)用 / 204
一、案例分析 / 205
二、小結(jié) / 208
第十章　Meta 分析 / 209
第一節(jié)　單因素Meta 分析 / 209
一、單因素Meta 分析概述 / 209
二、案例分析 / 210
三、小結(jié) / 218
第二節(jié)　多因素Meta 分析 / 218
一、多因素Meta 分析概述 / 218
二、案例分析 / 219
三、小結(jié) / 224
第三節(jié)　Meta 回歸分析/ 224
一、 Meta 回歸分析概述/ 224
二、案例分析 / 225
三、小結(jié) / 230
第十一章　R 語言作圖 / 231
第一節(jié)　plot 基本作圖/ 231
一、展開空白畫布 / 232
二、描繪平面直角坐標(biāo)系 / 232
三、繪制點圖 / 233
四、繪制線圖 / 234
五、改變圖形元素 / 234
六、添加文本信息 / 237
七、頁面布局與圖形組合 / 240
第二節(jié)　ggplot2 基本作圖/ 242
一、散點圖 / 242
二、直方圖 / 244
三、箱線圖 / 245
第三節(jié)　ggplot2 進(jìn)階/ 247
一、坐標(biāo)軸 / 247
二、圖例 / 248
三、分面 / 251
四、主題 / 252
五、圖案拼接 / 255
六、儲存與導(dǎo)出 / 262
第十二章　R 語言中的空間數(shù)據(jù) / 263
第一節(jié)　空間數(shù)據(jù)基本概念 / 263
一、矢量數(shù)據(jù) / 263
二、柵格數(shù)據(jù) / 265
三、空間坐標(biāo)參考系 / 267
四、空間數(shù)據(jù)處理常用包 / 268
五、小結(jié) / 269
第二節(jié)　空間數(shù)據(jù)操作 / 269
一、空間數(shù)據(jù)的讀寫 / 269
二、矢量數(shù)據(jù)操作 / 271
三、柵格數(shù)據(jù)操作 / 273
四、小結(jié) / 286
第十三章　倍差法在R 語言中的應(yīng)用 / 287
第一節(jié)　倍差法概述 / 287
第二節(jié)　案例分析 / 288
第十四章　孟德爾隨機(jī)化/ 294
第一節(jié)　概述 / 294
一、孟德爾隨機(jī)化的概念 / 294
二、孟德爾隨機(jī)化的統(tǒng)計學(xué)方法 / 294
三、孟德爾隨機(jī)化的設(shè)計類型 / 295
四、孟德爾隨機(jī)化存在的問題 / 295
第二節(jié)　孟德爾隨機(jī)化分析軟件及分析過程 / 296
一、單樣本孟德爾隨機(jī)化 / 296
二、兩樣本孟德爾隨機(jī)化 / 299
參考文獻(xiàn)/ 306

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