Premiers pas avec le chapitre 1 R
1. R est utile pour la recherche clinique et l'utilisation des mégadonnées.
2 Installation de R et RStudio
3 Configuration et préférences de RStudio
Comprendre les concepts essentiels des 4 R
5 Indexation et segmentation des données
6 Téléchargez et enregistrez des exemples de données
7 paquets
8 R Je peux le faire aussi !

Chapitre 2 : Premiers pas dans l’analyse des données
1. Débuter un projet
2 Chargement des données
3. Parcourez les données
4 Indexation et segmentation des données
Gestion de 5 facteurs
6 Statistiques descriptives
7. Correction des données et valeurs manquantes
8. Appliquer la fonction
9 si, pour les fonctions
10 Gestion des résultats en double
11 Création du tableau 1

Chapitre 3 Gestion des données
1 tidyverse
2 sélections
3 filtres
4 mutations
5 arrange
6 résumer
7 groupes par

Chapitre 4 : Fractionnement et fusion des données
1 fusion
2. Fusionner à l'aide de tidyverse
3 données propres

Chapitre 5 Visualisation des données
1 graphique de base R
2 packages ggplot2
3 Différentes options de ggplot2
4 paquets ggpubr
5. Logiciel de représentation graphique des corrélations

Chapitre 6 : Statistiques médicales liées à la recherche clinique
1. Analyse de régression
2. Analyse linéaire généralisée
3 analyses liées à la courbe ROC
4. Analyse de survie
5 Modèle de Cox à risques proportionnels dépendant du temps

Chapitre 7 : Suivi de l’étude 1 : Aspirine et cancer hépatobiliaire
1. Contexte et aperçu de la recherche
2 Plan d'analyse
3. Analyse des données
4. Analyse univariée
5. Analyse multivariée
6. Présentation des résultats

Chapitre 8 : Suivi de l’étude 2 : Biomarqueurs et cancer du foie
1. Contexte et aperçu de la recherche
2 Plan d'analyse
3. Analyse des données
4 courbes ROC
5 Seuil

Chapitre 9 – Suivi de l’étude 3 : Normalisation de l’ALT et risque de cancer du foie
1. Contexte et aperçu de la recherche
2 Plan d'analyse
3. Prétraitement et exploration des données
4. Analyse des données : Résumé des caractéristiques initiales
5. Analyse des données : Incidence du cancer du foie
6 Analyse des données : Normalisation de l'ALT
7. Analyse des données : Identification des facteurs de risque du cancer du foie
8. Analyse des données : Analyse des sous-groupes
Présent dans un tableau

L'utilité du logiciel R en tant qu'outil d'analyse de données est véritablement énorme.
Il permet de travailler rapidement en évitant les tâches répétitives, fournit des résultats d'analyse fiables grâce à une excellente reproductibilité et permet de réaliser divers graphiques avec d'excellentes fonctions de visualisation.
Vous pouvez également interagir en ligne avec d'innombrables autres personnes, partager du code et créer vos propres fonctions pour développer vos compétences analytiques.
L'auteur, médecin praticien, explique qu'en analysant des données de recherche clinique, il a ressenti les limites du logiciel SPSS, qu'il avait utilisé auparavant comme outil d'analyse, et qu'il a ensuite découvert le logiciel R sur Internet, ce qui lui a ouvert un nouveau monde d'analyse de données.
Surtout, on constate une nette amélioration de la vitesse de travail, ce qui a grandement contribué à instaurer des habitudes de travail efficaces.
C’est pourquoi j’ai écrit ce livre, pour partager avec de nombreuses personnes les avantages de l’analyse de données avec R que j’ai pu constater.

Bien sûr, contrairement à SPSS, qui possède une interface graphique, R exige que vous saisissiez le code ligne par ligne et que vous vous familiarisiez avec les fonctions et les commandes pour effectuer l'analyse.
R possède une courbe d'apprentissage progressive, il faut donc relativement longtemps pour devenir compétent dans son utilisation.
Ce livre est un recueil des concepts fondamentaux de l'analyse R que l'auteur, qui connaît mieux que quiconque les difficultés de l'analyse des données R, a appris par l'expérience.
Le livre comporte au total neuf chapitres.
Les chapitres 1 à 5 expliquent en détail comment manipuler et visualiser des données de base à l'aide de R.
Le chapitre 6 aborde les connaissances en statistiques médicales nécessaires à l'analyse des données de recherche clinique.
Cet article explique les méthodes d'analyse statistique (analyse de régression, analyse linéaire généralisée, analyse ROC, analyse de survie, etc.) largement utilisées dans la recherche clinique et la rédaction d'articles.
Les chapitres 7 à 9 couvrent systématiquement l'ensemble du processus d'établissement d'un plan d'analyse basé sur des études cliniques publiées, la compréhension/le prétraitement de la structure des données, puis la sélection d'une méthode d'analyse appropriée pour effectuer l'analyse.

L'objectif de ce livre est de guider les lecteurs afin qu'ils apprennent le langage R plus efficacement et plus rapidement, et qu'ils puissent l'appliquer en pratique.
En conséquence, nous avons réduit le contenu théorique de base, introduit des fonctions utiles de R pouvant apporter une aide pratique aux chercheurs et réalisé une formation pratique utilisant des données cliniques reflétant au mieux la réalité.
De plus, nous avons essayé d'aider les lecteurs à comprendre les différentes fonctions et la grammaire de R en incluant autant que possible des explications et des exemples lors des exercices.

Caractéristiques principales
• L'utilité remarquable du programme R en tant qu'outil d'analyse de données (vitesse d'exécution rapide, excellente reproductibilité,
Un livre contenant d'excellentes visualisations, etc.
• Un livre qui organise systématiquement le contenu essentiel de l'analyse de données R, en réduisant le contenu théorique.
Chercheurs en médecine clinique, chercheurs en santé, analyse de données R plus simple et plus rapide
Un ouvrage incontournable pour les chercheurs qui souhaitent débuter !
Livre d'analyse de données R spécialisé dans l'analyse des données de recherche clinique
Rapport d'analyse pratique utilisant de nombreuses données cliniques