R語言與醫學統計圖形（配增值） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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張鐵軍，陳興棟，劉振球 著

圖書標籤:

• R語言
• 醫學統計
• 統計圖形
• 數據分析
• 生物統計
• 醫學研究
• 可視化
• 增值服務
• 醫學數據
• 統計學

出版社： 人民卫生出版社

ISBN：9787117257282

版次：1

商品编码：12347367

包装：平装

开本：小16开

出版时间：2018-02-01

用纸：胶版纸

內容簡介

本書主要講述瞭R語言的繪圖功能，主要從以下幾點入手。一，係統介紹瞭R語言基礎繪圖包中的常用繪圖函數的使用方法和技巧；二，詳細介紹瞭當下十分流行的繪圖包ggplot2的使用方法；三，統計地圖等其他常用的靜態圖形也在書中進行瞭詳細講解；此外，書中還介紹瞭用於結果呈現與匯報的動態交互圖的繪製方法。本書是國內十分係統的介紹R語言中幾大繪圖係統的圖書，並且著重的關注醫學研究領域，從易到難，從簡單到復雜，能夠讓讀者全麵的瞭解和掌握R語言的繪圖功能，從而更好的為自己的科學研究服務。

《R語言與醫學統計圖形（配增值）》內容梗概 本書旨在為醫學統計學研究者、臨床醫生、生物信息學從業者以及對醫學數據可視化感興趣的讀者提供一套全麵、實用的R語言在醫學統計圖形繪製方麵的解決方案。全書圍繞R語言強大的統計分析能力和卓越的可視化功能展開，深入淺齣地介紹瞭如何利用R語言生成高質量、信息豐富的醫學統計圖形，以更直觀、更有效地展示研究結果，輔助疾病診斷、療效評估和公共衛生監測。 第一部分：R語言基礎與醫學統計學初步 本部分內容聚焦於為讀者打下堅實的R語言基礎，並簡要迴顧醫學統計學的核心概念，為後續深入的圖形繪製打下理論和實踐基礎。 第一章：R語言環境搭建與基礎語法 詳細介紹R及其集成開發環境（IDE）RStudio的安裝與配置，確保讀者能夠順利搭建起適閤學習和實踐的編程環境。 係統講解R語言的基本數據類型（嚮量、列錶、矩陣、數據框）、運算符、變量賦值、函數調用等核心概念。 介紹R語言的控製流結構，包括條件語句（if-else, switch）和循環語句（for, while），使讀者能夠理解和編寫基本的R程序。 強調R語言在數據處理方麵的便捷性，例如嚮量化操作和內置函數的使用，為後續數據準備打下基礎。 示範如何導入外部數據（如CSV、Excel文件）到R環境中，並進行基本的數據預覽和結構檢查。 第二章：醫學統計學基本概念迴顧 簡要梳理醫學研究中常見的統計學假設檢驗的基本原理，包括P值、置信區間、I類錯誤和II類錯誤等。 介紹幾種常用的統計分布，如正態分布、t分布、卡方分布、F分布，以及它們在醫學統計中的應用場景。 概述醫學研究設計中常用的基本統計方法，例如t檢驗、方差分析（ANOVA）、卡方檢驗、非參數檢驗等，為理解後續的圖形解釋提供背景。 強調數據在醫學研究中的重要性，以及準確的統計圖形對於理解數據、揭示規律的關鍵作用。 第三章：R語言數據管理與預處理 深入講解R語言處理大型數據集的策略，包括數據框（data.frame）和 tibble 的操作。 詳細介紹數據篩選、排序、子集選取、閤並、連接等常用數據操作，這是繪製高質量圖形的前提。 講解數據清洗的技術，例如缺失值（NA）的處理（識彆、刪除、插補）以及異常值的檢測與處理。 介紹數據轉換與重塑，如數據閤並（merge, rbind, cbind）、數據閤並（reshape, gather, spread）、分組聚閤（aggregate, group_by, summarize）等，以滿足不同圖形繪製的需求。 重點演示如何使用dplyr包和tidyr包這兩個tidyverse生態係統中的核心工具，極大提高數據處理的效率和可讀性。 第二部分：基礎統計圖形繪製 本部分內容將重點介紹使用R語言繪製各種基礎統計圖形的方法，這些圖形在醫學研究的各個階段都發揮著至關重要的作用。 第四章：探索性數據分析（EDA）中的基礎圖形 直方圖（Histograms）：講解如何繪製直方圖以展示連續變量的分布情況，包括調整bin寬度、添加密度麯綫，以及解讀直方圖中的偏態和多峰特徵。 密度圖（Density Plots）：介紹密度圖作為直方圖的平滑替代，展示變量的概率密度分布，並演示如何疊加多個密度圖以比較不同組彆的分布。 箱綫圖（Boxplots）：詳細說明箱綫圖如何直觀地展示數據的中位數、四分位數、異常值，以及比較不同分組數據的離散程度和中心趨勢。 小提琴圖（Violin Plots）：介紹小提琴圖結閤瞭箱綫圖和密度圖的特點，能更全麵地展示數據分布的細節。 散點圖（Scatter Plots）：講解如何繪製散點圖以探索兩個連續變量之間的關係，包括添加擬閤綫、設置點的大小和顔色以編碼第三個變量。 條形圖（Bar Charts）：介紹條形圖用於展示分類變量的頻率或比例，包括堆疊條形圖和分組條形圖的應用。 第五章：使用ggplot2進行高級圖形繪製 ggplot2基礎：係統介紹ggplot2繪圖語法（grammar of graphics），包括數據（data）、映射（aes）、幾何對象（geom）、統計變換（stat）、坐標係（coord）、分麵（facet）和主題（theme）等核心組件。 常用圖層（Geoms）： 點圖（geom_point）：更靈活的散點圖繪製，包括設置透明度、形狀和大小。 綫圖（geom_line）：繪製時間序列或序列數據的趨勢綫。 條形圖（geom_bar, geom_col）：深入講解條形圖的繪製，區分geom_bar（計數）和geom_col（值）。 箱綫圖（geom_boxplot）：結閤ggplot2繪製美觀、信息豐富的箱綫圖。 小提琴圖（geom_violin）：用ggplot2繪製更加精細的小提琴圖。 密度圖（geom_density）：繪製平滑的密度麯綫。 誤差條圖（geom_errorbar, geom_linerange）：添加均值、置信區間或標準差的誤差條。 文本標簽（geom_text, geom_label）：為圖形添加數據標簽或說明。 圖層疊加與組閤：演示如何通過疊加不同的幾何對象層來構建復雜的圖形，例如在散點圖上疊加迴歸綫。 坐標係與刻度：講解如何自定義坐標軸的標簽、範圍、刻度和網格綫。 分麵（Faceting）：介紹facet_wrap()和facet_grid()函數，實現按照一個或多個分類變量對圖形進行分麵展示，便於比較不同子群體。 主題定製（Themes）：詳細講解如何通過theme()函數定製圖形的整體風格，包括背景、字體、網格綫、圖例等，使其更符閤學術齣版的要求。 第三部分：醫學領域特定統計圖形 本部分內容將聚焦於在醫學研究中具有代錶性和應用價值的特定統計圖形，並演示如何使用R語言高效地創建它們。 第六章：生存分析圖形 Kaplan-Meier生存麯綫：詳細講解如何使用`survival`包和`survminer`包繪製Kaplan-Meier生存麯綫，包括顯示置信區間、在圖上標記刪失點。 Cox比例風險模型可視化：介紹如何可視化Cox模型的結果，包括繪製生存函數麯綫、風險函數麯綫，以及展示模型係數的森林圖（Forest plot）。 生存麯綫比較：演示如何通過log-rank檢驗等方法比較不同組彆的生存麯綫，並在圖形中直觀地呈現差異。 生存時間纍積事件率麯綫：展示如何繪製纍積事件率麯綫，用於分析多事件生存模型。 第七章：分類數據與比例的圖形展示 列聯錶與卡方檢驗可視化：介紹如何對列聯錶進行可視化，例如使用條形圖展示觀測頻率和期望頻率的差異，以及用馬賽剋圖（Mosaic plot）直觀錶示變量之間的關聯強度。 比例比較圖：演示如何繪製比例圖，如比例條形圖（Proportional bar chart）、點估計與置信區間的條形圖，用於比較不同組彆事件發生率。 ROC麯綫與AUC值：詳細講解受試者工作特徵（ROC）麯綫的繪製，用於評估診斷試驗的準確性。介紹如何使用`pROC`或`ROCR`包計算和可視化AUC（Area Under the Curve）值。 混淆矩陣可視化：展示如何將混淆矩陣轉化為易於理解的圖形，例如熱力圖（heatmap），以直觀展示模型或診斷方法的分類性能。 第八章：多變量數據與復雜關係的圖形展示 散點圖矩陣（Scatterplot Matrix）：介紹如何使用pairs()函數快速生成多個變量之間的兩兩散點圖，快速洞察變量間的相關性。 熱力圖（Heatmaps）：廣泛應用於基因錶達、蛋白質相互作用等研究，講解如何使用`pheatmap`或`ComplexHeatmap`等包繪製具有聚類功能的熱力圖，以展示數據矩陣中的模式。 網絡圖（Network Graphs）：介紹如何使用`igraph`或`ggraph`等包繪製基因調控網絡、疾病傳播網絡等，以可視化實體之間的關係。 平行坐標圖（Parallel Coordinate Plots）：用於展示高維數據集，可以幫助識彆數據中的模式和聚類。 第九章：醫學影像與解剖學相關可視化（概念性介紹） 本章將簡要介紹R語言在處理和可視化醫學影像數據（如DICOM文件）方麵的潛力，雖然不提供具體代碼實現，但會指齣相關R包（如`oro.dicom`）和可能的應用方嚮，例如切片顯示、三維重建的原理和應用場景。 概述如何利用R語言進行解剖結構圖的輔助繪製或在現有解剖圖上疊加數據點，以增強研究的直觀性。 第四部分：圖形優化與報告 本部分內容將專注於如何使生成的統計圖形更具專業性、可讀性和可重復性，並最終應用於學術報告和齣版物。 第十章：圖形美學與排版 顔色選擇與應用：講解如何選擇閤適的顔色方案，特彆是為醫學領域，考慮色盲友好性、信息傳達的準確性，以及如何利用R中的調色闆（如RColorBrewer）生成專業級配色。 圖例（Legends）：如何優化圖例的位置、標題和顯示方式，使其清晰易懂。 文本標注與注解：演示如何在圖形中添加關鍵信息、箭頭指示，以及自定義文本的字體、大小和顔色，以突齣重點。 坐標軸與刻度細節：精細調整坐標軸的標簽、單位、刻度綫方嚮和密度，確保信息的準確傳達。 主題（Themes）的深度定製：再次強調theme()函數的功能，並提供一些預設主題或自定義主題的示例，以滿足不同期刊的齣版要求。 第十一章：交互式圖形與Web應用 plotly庫：介紹如何使用`plotly`包將靜態的ggplot2圖形轉換為交互式圖形，允許用戶放大、縮小、懸停查看數據點信息。 Shiny框架基礎：簡要介紹Shiny框架，讓讀者瞭解如何將R圖形嵌入到Web應用程序中，創建可交互的數據探索工具，用於內部報告或成果展示。 第十二章：圖形導齣與學術齣版 不同格式的圖形導齣：詳細講解如何將R圖形導齣為多種格式，如PNG、JPEG、PDF、SVG等，以及各種格式在不同應用場景下的優缺點。 高分辨率圖形生成：強調生成用於齣版的高分辨率圖形的重要性，並演示如何設置閤適的尺寸和分辨率。 可重復性與版本控製：討論如何通過編寫清晰的R腳本來保證圖形的可重復性，並建議使用版本控製工具（如Git）來管理代碼和圖形生成過程，符閤科研誠信的要求。 符閤期刊要求的圖形調整：結閤實例，說明不同醫學期刊對圖形的格式、分辨率、顔色模式等方麵的具體要求，以及如何在R中進行相應調整。 增值部分：案例分析與實踐 本書的增值部分將通過一係列真實的醫學研究案例，將前麵章節所學的理論知識和R語言技能融會貫通，為讀者提供寶貴的實踐經驗。 案例一：基於多中心臨床試驗數據的生存率分析與可視化 使用真實的臨床試驗數據集，進行Kaplan-Meier生存麯綫繪製、Log-rank檢驗，以及Cox比例風險模型的構建與可視化。 重點展示如何通過分麵技術比較不同治療組的生存結局。 案例二：疾病預測模型性能評估與ROC麯綫分析 利用醫學診斷數據，構建二分類預測模型，並繪製ROC麯綫，計算AUC值。 演示如何將混淆矩陣轉化為熱力圖，直觀展示模型的敏感性和特異性。 案例三：基因錶達數據在癌癥亞型分類中的熱力圖可視化 使用公開的基因錶達數據集，展示如何使用熱力圖來區分不同的癌癥亞型，並識彆潛在的生物標誌物。 包括數據標準化、聚類分析和圖例的精細調整。 案例四：流行病學調查中分組比例與關聯性分析 利用某地區人口健康調查數據，展示如何使用條形圖、堆疊條形圖和馬賽剋圖來分析不同人群的疾病患病率和危險因素之間的關聯。 通過這些案例，讀者將有機會： 實踐：親手編寫R代碼，完成從數據導入到最終圖形輸齣的全過程。 理解：更深入地理解統計概念在實際醫學問題中的應用。 提升：掌握如何根據研究問題選擇最閤適的統計圖形，並進行專業的可視化呈現。 反思：學會如何批判性地評估和解釋統計圖形，避免誤讀。 本書的編寫風格力求嚴謹、清晰，配以大量可運行的代碼示例，並注重理論與實踐相結閤，旨在幫助讀者真正掌握R語言在醫學統計圖形領域的強大應用能力，從而在各自的科研和臨床工作中取得更大的成就。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在藥物研發領域工作的統計師，日常工作需要處理大量的臨床試驗數據，並將其轉化為能夠有效溝通研究結果的統計圖形。過去，我主要依賴於其他的統計軟件，但在接觸R語言並瞭解其強大的可視化能力後，我一直尋找一本高質量的書籍來係統地學習。這本書的齣現，恰好滿足瞭我的需求。我特彆看重書中對高級統計圖形的介紹，比如用於多變量分析的散點圖矩陣、用於時間序列分析的摺綫圖以及用於地理信息可視化的地圖繪製等。書中對每一種圖形的解釋都非常到位，並且提供瞭非常詳細的R代碼，使得我能夠輕鬆地復現和修改。更重要的是，書中的案例研究都緊密結閤瞭藥物研發的實際需求，這讓我能夠迅速地將學到的知識應用到工作中，提高數據報告的質量和效率。我對這本書提供的“增值”內容也充滿好奇，希望能從中獲得更多實用的工具和技巧，進一步提升我的專業能力。

评分☆☆☆☆☆

作為一名初學者，我對於R語言和醫學統計圖形都還處於一個摸索的階段。在選擇學習材料時，我最看重的是書籍的易懂性和實踐性。這本書的優點在於它並沒有一開始就拋齣大量復雜的概念和代碼，而是循序漸進地引導讀者進入R語言的世界，並且將醫學統計圖形的學習巧妙地融入其中。我喜歡它結構清晰的章節安排，每一章都圍繞著一個特定的統計圖形或分析方法展開，並通過清晰的代碼示例和圖示進行講解。即使是對R語言不太熟悉的讀者，也能在書中找到學習的動力和方法。我尤其喜歡書中對圖形參數的詳細解釋，比如如何調整坐標軸的範圍、添加標題和標簽、改變顔色和形狀等等，這些細節對於繪製專業的統計圖錶至關重要。我希望通過這本書，能夠建立起我對R語言編程和醫學統計圖形繪製的信心，並且能夠獨立地完成一些基本的統計圖錶製作，為我的畢業論文打下堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

我是一位對數據可視化充滿熱情的研究生，尤其是在生物醫學領域。一直以來，我都在尋找一本能夠係統性地講解如何利用R語言繪製高質量醫學統計圖錶的書籍。市麵上有很多R語言的入門書籍，但大多數都側重於數據分析本身，而對於如何將分析結果以直觀、美觀的圖錶形式呈現齣來，則著墨不多。這本書的齣現，就像是為我打開瞭一扇新世界的大門。我特彆欣賞它對不同圖形類型的詳細介紹，不僅僅是展示代碼，更重要的是解釋瞭每種圖形的應用場景、適用條件以及如何根據研究目的進行定製。例如，書中關於 Kaplan-Meier生存麯綫的繪製和解讀，就非常深入，讓我理解瞭如何通過調整綫條顔色、添加置信區間以及標記事件發生點來提高麯綫的可讀性。而且，書中的案例研究非常豐富，涵蓋瞭從流行病學調查到臨床試驗的各種類型，這使得我能夠將學到的知識直接應用到自己的研究項目中，而不是僅僅停留在理論層麵。我非常期待通過這本書，能夠將我的數據分析能力和可視化技能提升到一個新的水平。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就相當吸引人，封麵的配色和排版都透著一股專業又易於接近的氣質。我是一名醫學研究助理，平日裏經常需要處理一些臨床數據，製作統計圖錶是傢常便飯。雖然我之前也接觸過一些統計軟件，但總覺得在圖錶的精美度和信息傳達的準確性上還有提升空間。當我在書店裏翻到這本書時，它的副標題“配增值”立刻引起瞭我的興趣，我猜測這可能意味著有額外的資源或者工具可以提供。翻開書頁，裏麵的章節標題就讓我眼前一亮，涵蓋瞭從基礎的統計描述到復雜的生存分析，甚至還涉及到瞭機器學習在醫學統計圖形中的應用，這正是我目前工作中最需要提升的部分。我特彆關注瞭其中關於散點圖、箱綫圖和熱力圖的章節，希望能從中學習到如何更有效地展示變量之間的關係以及不同組彆數據的分布情況。書中的例子看起來也非常貼近實際的醫學研究場景，而不是那些過於抽象的理論模型。我對它提供的“增值”部分充滿瞭期待，希望能夠幫助我製作齣更具說服力和專業性的醫學統計圖形，為我的研究成果增添光彩。

评分☆☆☆☆☆

在我多年的臨床工作生涯中，我雖然不是專業的統計人員，但經常需要閱讀大量的醫學文獻，其中充斥著各種統計圖錶。很多時候，一些圖錶雖然理論上正確，但在視覺呈現上卻顯得生硬、晦澀，難以快速理解其核心信息。當我偶然看到這本書時，被其“醫學統計圖形”的定位所吸引。我理解這本書的目的不僅僅是教你如何“畫圖”，更是教你如何“畫好圖”，如何讓圖錶說話，清晰地傳達研究者的意圖。我特彆欣賞書中關於圖錶美學的討論，比如如何選擇閤適的顔色方案，如何利用留白來突齣重點，如何設計易於理解的圖例等。這些細節對於提升圖錶的專業性和可讀性至關重要。盡管我可能不會親自編寫R代碼，但我希望能通過這本書，更好地理解和解讀醫學統計圖形，從而更準確地把握文獻中的研究結論。這本書讓我看到瞭統計圖形作為一種強大的溝通工具的潛力，並激發瞭我對如何更有效地呈現醫學數據的興趣。