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之前详细介绍了R语言中的主成分分析，以及超级详细的主成分分析可视化方法，主要是基于factoextra和factoMineR两个神包。 今天说一下如何提取数据用ggplot2画PCA图，以及三维PCA图。 提取数据 还是使用鸢尾花数据集。 rm(list = ls()) pca.res <- prc 阅读全文
posted @ 2023-03-28 13:50
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网络上很多R语言教程都是基于R语言实战进行修改，今天为大家介绍更好用的R包，在之前聚类分析中也经常用到：factoextra和factoMineR，关于主成分分析的可视化，大家比较常见的可能是ggbiplot，这几个R包都挺不错，大家可以比较下。 之前已经多次用到了这两个R包： PCA 聚类 这两个 阅读全文
posted @ 2023-03-28 13:49
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在医学研究中，为了客观、全面地分析问题，常要记录多个观察指标并考虑众多的影响因素，这样的 者，数据虽然可以提供丰富的信息，但同时也使得数据的分析工作更趋复杂化。 例如，在儿童生长发育的评价中，收集到的数据包括每一儿童的身高、体重、胸围、头围、坐高、肺活量等十多个指标。怎样利用这类多指标的数据对每一儿 阅读全文
posted @ 2023-03-28 13:49
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因子分析可以看做是主成分分析的进一步扩展，主成分分析重点在综合原始变量的信息，而因子分析重在解释原始变量之间的关系。 主成分并没有实际的意义，只是原始变量的线性组合，但是因子有明确的意义，是可以解释的。 因子分析的步骤和主成分也是差不多的，关于因子分析前的一些准备工作可以参考之前主成分分析的步骤，比 阅读全文
posted @ 2023-03-28 13:49
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样本量计算也是医学统计学中的一块重要内容，但是在课本中并没有详细介绍，今天我们说一下常见的研究设计的样本量计算。我使用的课本是孙振球主编的《医学统计学》第4版，封面如下： 通常样本量计算大家可能知道PASS软件，这是一个专门用来计算样本量的软件，但是也是付费的，并且没有mac版，而R语言免费，谁都可 阅读全文
posted @ 2023-03-28 13:49
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随机分组在临床设计中太常见了，只要你搞临床研究，必定会遇到随机分组的问题。 随机分组临床比较常用的也就是4种： 简单随机simple randomization 区组随机blocked randomization 分层随机stratified randomization 整群随机cluster ra 阅读全文
posted @ 2023-03-28 13:48
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之前分别介绍了生存分析中的寿命表法、K-M曲线、logrank检验， 以及Cox回归的构建、可视化以及比例风险检验的内容， 并介绍了超级详细的生存曲线可视化， 本次主要介绍如果数据不符合PH假设时采取的方法。 时间依存协变量的Cox回归和时间依存系数Cox回归 关于时依协变量、时依系数的基础知识，大 阅读全文
posted @ 2023-03-28 13:48
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上次介绍了生存分析中的寿命表、K-M曲线、logrank检验、最佳切点的寻找等，本次主要介绍Cox回归。 本推文不涉及理论，只有实操，想要了解生存分析的理论的请自行学习。 Cox回归 使用survival包中的lung数据集用于演示，这是一份关于肺癌患者的生存数据。time是生存时间，以天为单位，s 阅读全文
posted @ 2023-03-28 13:47
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survminer是专门用来进行生存分析可视化的R包，主要函数如下： 生存曲线 ggsurvplot(): arrange_ggsurvplots(): ggsurvevents(): surv_summary(): surv_cutpoint(): pairwise_survdiff(): Cox 阅读全文
posted @ 2023-03-28 13:47
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生存分析是临床常用统计方法，一旦和时间扯上关系，分析就变得复杂多了，此时不再是单一的因变量，还需要考虑时间给因变量和自变量带来的各种影响。 本次主要演示R语言做生存分析的一些方法。比如寿命表、K-M曲线、logrank检验。 本推文不涉及理论，只有实操，想要了解生存分析的理论的请自行学习。 生存过程 阅读全文
posted @ 2023-03-28 13:47
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