套用R軟體和Epicalc模組程式包分析流行病學數據

內容簡介

本書前4章介紹R軟體的概念和一些重要的基本元素，比如標量、向量、矩陣、數組和數據框架的簡單處理方法。第5章介紹一些簡單的數據分析。第6章介紹日期和時間變數，並在第7章通過一些數據集來得到完全的詮釋，描述性統計量和行列表伴隨自動生成的圖形，使得重要的結果能得到更全面的展示。第8章通過行列表來觀察暴發，對各種類型的風險評估比如風險比率，可以用數字和圖形來顯示。第9章數據集的分析得到進一步擴展，處理不同水平間的聯繫或0R值，並對如何分層作表，計算Mantel．Haenzsel的OR值，以及0R值的同質性檢驗進行了詳細的解釋，同時附以圖形說明。結合圖形，混雜這個概念能夠得以更好的理解。

作者簡介

姓名：譯者:蔡樂
作品：《套用R軟體和 Epicalc 模組程式分析流行病學數據》姓名：蔡樂主譯

第1章　開始使用R軟體
安裝
Crimson編輯器
Tinn-R
開始使用R軟體
R的程式庫和程式包
Epicalc程式包
更新程式包
Rprofile．site
線上幫助
R作為計算器
R命令的語法
R對象
字元或字元串對象
在命令行中加入注釋
邏輯型：TRUE和FALSE
使用&（邏輯與）進行邏輯連線
使用（邏輯或）進行邏輯連線
TRUE和FALSE的值
參考文獻
練習
第2章　向量
歷史記錄和對象保存
連線對象
系統數字向量
通過一個索引向量來得到子集向量
使用下標向量選擇一個子集
與批處理向量有關的函式
非數值向量
對向量中的元素排序
從已有的向量創建一個因子變數
缺失值
練習
第3章　數組、矩陣和表格
數組
將向量摺疊起來放到數組中
使用下標提取元素、行、列和子矩陣
向量捆綁
數組轉置
數組的基本統計分析
字元型數組
具有相同長度的兩個向量的隱含數組
矩陣
表格
表格和數組的歸納
列表
練習
第4章　數據集
數組與數據框架的比較
從文本檔案中獲取數據框架
數據錄入和分析
清空記憶體和讀入數據
包含在Epicalc內的數據框架
讀入數據
查看數據框架的內容
歸納數據框架的特徵
Codebook函式
從數據框架中抽取子集
在數據框架中添加一個變數
從數據框架中刪除變數
把數據框架調入搜尋路徑
使用Epicalc中的“use”命令
“．data”與命令zap（）相牴觸
練習
第5章　簡單數據探索
使用Epicalc進行數據探索
……
第6章　日期和時間
第7章　暴發調查：時間的描述
第8章　暴發調查：風險評估
第9章　優勢比、混雜和互動作用
第10章　基礎數據管理
第11章　散點圖與線性回歸
第12章　分層線性回歸
第13章　曲線相關
第14章　廣義線性模型
第15章　Logistic回歸
第16章　配對病例對照研究
第17章　多項分類Logistic回歸

套用R軟體和Epicalc模組程式包分析流行病學數據

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