R语言与医学统计图形（配增值） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张铁军，陈兴栋，刘振球 著

图书标签:

• R语言
• 医学统计
• 统计图形
• 数据分析
• 生物统计
• 医学研究
• 可视化
• 增值服务
• 医学数据
• 统计学

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

内容简介

本书主要讲述了R语言的绘图功能，主要从以下几点入手。一，系统介绍了R语言基础绘图包中的常用绘图函数的使用方法和技巧；二，详细介绍了当下十分流行的绘图包ggplot2的使用方法；三，统计地图等其他常用的静态图形也在书中进行了详细讲解；此外，书中还介绍了用于结果呈现与汇报的动态交互图的绘制方法。本书是国内十分系统的介绍R语言中几大绘图系统的图书，并且着重的关注医学研究领域，从易到难，从简单到复杂，能够让读者全面的了解和掌握R语言的绘图功能，从而更好的为自己的科学研究服务。

《R语言与医学统计图形（配增值）》内容梗概 本书旨在为医学统计学研究者、临床医生、生物信息学从业者以及对医学数据可视化感兴趣的读者提供一套全面、实用的R语言在医学统计图形绘制方面的解决方案。全书围绕R语言强大的统计分析能力和卓越的可视化功能展开，深入浅出地介绍了如何利用R语言生成高质量、信息丰富的医学统计图形，以更直观、更有效地展示研究结果，辅助疾病诊断、疗效评估和公共卫生监测。 第一部分：R语言基础与医学统计学初步 本部分内容聚焦于为读者打下坚实的R语言基础，并简要回顾医学统计学的核心概念，为后续深入的图形绘制打下理论和实践基础。 第一章：R语言环境搭建与基础语法 详细介绍R及其集成开发环境（IDE）RStudio的安装与配置，确保读者能够顺利搭建起适合学习和实践的编程环境。 系统讲解R语言的基本数据类型（向量、列表、矩阵、数据框）、运算符、变量赋值、函数调用等核心概念。 介绍R语言的控制流结构，包括条件语句（if-else, switch）和循环语句（for, while），使读者能够理解和编写基本的R程序。 强调R语言在数据处理方面的便捷性，例如向量化操作和内置函数的使用，为后续数据准备打下基础。 示范如何导入外部数据（如CSV、Excel文件）到R环境中，并进行基本的数据预览和结构检查。 第二章：医学统计学基本概念回顾 简要梳理医学研究中常见的统计学假设检验的基本原理，包括P值、置信区间、I类错误和II类错误等。 介绍几种常用的统计分布，如正态分布、t分布、卡方分布、F分布，以及它们在医学统计中的应用场景。 概述医学研究设计中常用的基本统计方法，例如t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验、非参数检验等，为理解后续的图形解释提供背景。 强调数据在医学研究中的重要性，以及准确的统计图形对于理解数据、揭示规律的关键作用。 第三章：R语言数据管理与预处理 深入讲解R语言处理大型数据集的策略，包括数据框（data.frame）和 tibble 的操作。 详细介绍数据筛选、排序、子集选取、合并、连接等常用数据操作，这是绘制高质量图形的前提。 讲解数据清洗的技术，例如缺失值（NA）的处理（识别、删除、插补）以及异常值的检测与处理。 介绍数据转换与重塑，如数据合并（merge, rbind, cbind）、数据合并（reshape, gather, spread）、分组聚合（aggregate, group_by, summarize）等，以满足不同图形绘制的需求。 重点演示如何使用dplyr包和tidyr包这两个tidyverse生态系统中的核心工具，极大提高数据处理的效率和可读性。 第二部分：基础统计图形绘制 本部分内容将重点介绍使用R语言绘制各种基础统计图形的方法，这些图形在医学研究的各个阶段都发挥着至关重要的作用。 第四章：探索性数据分析（EDA）中的基础图形 直方图（Histograms）：讲解如何绘制直方图以展示连续变量的分布情况，包括调整bin宽度、添加密度曲线，以及解读直方图中的偏态和多峰特征。 密度图（Density Plots）：介绍密度图作为直方图的平滑替代，展示变量的概率密度分布，并演示如何叠加多个密度图以比较不同组别的分布。 箱线图（Boxplots）：详细说明箱线图如何直观地展示数据的中位数、四分位数、异常值，以及比较不同分组数据的离散程度和中心趋势。 小提琴图（Violin Plots）：介绍小提琴图结合了箱线图和密度图的特点，能更全面地展示数据分布的细节。 散点图（Scatter Plots）：讲解如何绘制散点图以探索两个连续变量之间的关系，包括添加拟合线、设置点的大小和颜色以编码第三个变量。 条形图（Bar Charts）：介绍条形图用于展示分类变量的频率或比例，包括堆叠条形图和分组条形图的应用。 第五章：使用ggplot2进行高级图形绘制 ggplot2基础：系统介绍ggplot2绘图语法（grammar of graphics），包括数据（data）、映射（aes）、几何对象（geom）、统计变换（stat）、坐标系（coord）、分面（facet）和主题（theme）等核心组件。 常用图层（Geoms）： 点图（geom_point）：更灵活的散点图绘制，包括设置透明度、形状和大小。 线图（geom_line）：绘制时间序列或序列数据的趋势线。 条形图（geom_bar, geom_col）：深入讲解条形图的绘制，区分geom_bar（计数）和geom_col（值）。 箱线图（geom_boxplot）：结合ggplot2绘制美观、信息丰富的箱线图。 小提琴图（geom_violin）：用ggplot2绘制更加精细的小提琴图。 密度图（geom_density）：绘制平滑的密度曲线。 误差条图（geom_errorbar, geom_linerange）：添加均值、置信区间或标准差的误差条。 文本标签（geom_text, geom_label）：为图形添加数据标签或说明。 图层叠加与组合：演示如何通过叠加不同的几何对象层来构建复杂的图形，例如在散点图上叠加回归线。 坐标系与刻度：讲解如何自定义坐标轴的标签、范围、刻度和网格线。 分面（Faceting）：介绍facet_wrap()和facet_grid()函数，实现按照一个或多个分类变量对图形进行分面展示，便于比较不同子群体。 主题定制（Themes）：详细讲解如何通过theme()函数定制图形的整体风格，包括背景、字体、网格线、图例等，使其更符合学术出版的要求。 第三部分：医学领域特定统计图形 本部分内容将聚焦于在医学研究中具有代表性和应用价值的特定统计图形，并演示如何使用R语言高效地创建它们。 第六章：生存分析图形 Kaplan-Meier生存曲线：详细讲解如何使用`survival`包和`survminer`包绘制Kaplan-Meier生存曲线，包括显示置信区间、在图上标记删失点。 Cox比例风险模型可视化：介绍如何可视化Cox模型的结果，包括绘制生存函数曲线、风险函数曲线，以及展示模型系数的森林图（Forest plot）。 生存曲线比较：演示如何通过log-rank检验等方法比较不同组别的生存曲线，并在图形中直观地呈现差异。 生存时间累积事件率曲线：展示如何绘制累积事件率曲线，用于分析多事件生存模型。 第七章：分类数据与比例的图形展示 列联表与卡方检验可视化：介绍如何对列联表进行可视化，例如使用条形图展示观测频率和期望频率的差异，以及用马赛克图（Mosaic plot）直观表示变量之间的关联强度。 比例比较图：演示如何绘制比例图，如比例条形图（Proportional bar chart）、点估计与置信区间的条形图，用于比较不同组别事件发生率。 ROC曲线与AUC值：详细讲解受试者工作特征（ROC）曲线的绘制，用于评估诊断试验的准确性。介绍如何使用`pROC`或`ROCR`包计算和可视化AUC（Area Under the Curve）值。 混淆矩阵可视化：展示如何将混淆矩阵转化为易于理解的图形，例如热力图（heatmap），以直观展示模型或诊断方法的分类性能。 第八章：多变量数据与复杂关系的图形展示 散点图矩阵（Scatterplot Matrix）：介绍如何使用pairs()函数快速生成多个变量之间的两两散点图，快速洞察变量间的相关性。 热力图（Heatmaps）：广泛应用于基因表达、蛋白质相互作用等研究，讲解如何使用`pheatmap`或`ComplexHeatmap`等包绘制具有聚类功能的热力图，以展示数据矩阵中的模式。 网络图（Network Graphs）：介绍如何使用`igraph`或`ggraph`等包绘制基因调控网络、疾病传播网络等，以可视化实体之间的关系。 平行坐标图（Parallel Coordinate Plots）：用于展示高维数据集，可以帮助识别数据中的模式和聚类。 第九章：医学影像与解剖学相关可视化（概念性介绍） 本章将简要介绍R语言在处理和可视化医学影像数据（如DICOM文件）方面的潜力，虽然不提供具体代码实现，但会指出相关R包（如`oro.dicom`）和可能的应用方向，例如切片显示、三维重建的原理和应用场景。 概述如何利用R语言进行解剖结构图的辅助绘制或在现有解剖图上叠加数据点，以增强研究的直观性。 第四部分：图形优化与报告 本部分内容将专注于如何使生成的统计图形更具专业性、可读性和可重复性，并最终应用于学术报告和出版物。 第十章：图形美学与排版 颜色选择与应用：讲解如何选择合适的颜色方案，特别是为医学领域，考虑色盲友好性、信息传达的准确性，以及如何利用R中的调色板（如RColorBrewer）生成专业级配色。 图例（Legends）：如何优化图例的位置、标题和显示方式，使其清晰易懂。 文本标注与注解：演示如何在图形中添加关键信息、箭头指示，以及自定义文本的字体、大小和颜色，以突出重点。 坐标轴与刻度细节：精细调整坐标轴的标签、单位、刻度线方向和密度，确保信息的准确传达。 主题（Themes）的深度定制：再次强调theme()函数的功能，并提供一些预设主题或自定义主题的示例，以满足不同期刊的出版要求。 第十一章：交互式图形与Web应用 plotly库：介绍如何使用`plotly`包将静态的ggplot2图形转换为交互式图形，允许用户放大、缩小、悬停查看数据点信息。 Shiny框架基础：简要介绍Shiny框架，让读者了解如何将R图形嵌入到Web应用程序中，创建可交互的数据探索工具，用于内部报告或成果展示。 第十二章：图形导出与学术出版 不同格式的图形导出：详细讲解如何将R图形导出为多种格式，如PNG、JPEG、PDF、SVG等，以及各种格式在不同应用场景下的优缺点。 高分辨率图形生成：强调生成用于出版的高分辨率图形的重要性，并演示如何设置合适的尺寸和分辨率。 可重复性与版本控制：讨论如何通过编写清晰的R脚本来保证图形的可重复性，并建议使用版本控制工具（如Git）来管理代码和图形生成过程，符合科研诚信的要求。 符合期刊要求的图形调整：结合实例，说明不同医学期刊对图形的格式、分辨率、颜色模式等方面的具体要求，以及如何在R中进行相应调整。 增值部分：案例分析与实践 本书的增值部分将通过一系列真实的医学研究案例，将前面章节所学的理论知识和R语言技能融会贯通，为读者提供宝贵的实践经验。 案例一：基于多中心临床试验数据的生存率分析与可视化 使用真实的临床试验数据集，进行Kaplan-Meier生存曲线绘制、Log-rank检验，以及Cox比例风险模型的构建与可视化。 重点展示如何通过分面技术比较不同治疗组的生存结局。 案例二：疾病预测模型性能评估与ROC曲线分析 利用医学诊断数据，构建二分类预测模型，并绘制ROC曲线，计算AUC值。 演示如何将混淆矩阵转化为热力图，直观展示模型的敏感性和特异性。 案例三：基因表达数据在癌症亚型分类中的热力图可视化 使用公开的基因表达数据集，展示如何使用热力图来区分不同的癌症亚型，并识别潜在的生物标志物。 包括数据标准化、聚类分析和图例的精细调整。 案例四：流行病学调查中分组比例与关联性分析 利用某地区人口健康调查数据，展示如何使用条形图、堆叠条形图和马赛克图来分析不同人群的疾病患病率和危险因素之间的关联。 通过这些案例，读者将有机会： 实践：亲手编写R代码，完成从数据导入到最终图形输出的全过程。 理解：更深入地理解统计概念在实际医学问题中的应用。 提升：掌握如何根据研究问题选择最合适的统计图形，并进行专业的可视化呈现。 反思：学会如何批判性地评估和解释统计图形，避免误读。 本书的编写风格力求严谨、清晰，配以大量可运行的代码示例，并注重理论与实践相结合，旨在帮助读者真正掌握R语言在医学统计图形领域的强大应用能力，从而在各自的科研和临床工作中取得更大的成就。

评分☆☆☆☆☆

在我多年的临床工作生涯中，我虽然不是专业的统计人员，但经常需要阅读大量的医学文献，其中充斥着各种统计图表。很多时候，一些图表虽然理论上正确，但在视觉呈现上却显得生硬、晦涩，难以快速理解其核心信息。当我偶然看到这本书时，被其“医学统计图形”的定位所吸引。我理解这本书的目的不仅仅是教你如何“画图”，更是教你如何“画好图”，如何让图表说话，清晰地传达研究者的意图。我特别欣赏书中关于图表美学的讨论，比如如何选择合适的颜色方案，如何利用留白来突出重点，如何设计易于理解的图例等。这些细节对于提升图表的专业性和可读性至关重要。尽管我可能不会亲自编写R代码，但我希望能通过这本书，更好地理解和解读医学统计图形，从而更准确地把握文献中的研究结论。这本书让我看到了统计图形作为一种强大的沟通工具的潜力，并激发了我对如何更有效地呈现医学数据的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就相当吸引人，封面的配色和排版都透着一股专业又易于接近的气质。我是一名医学研究助理，平日里经常需要处理一些临床数据，制作统计图表是家常便饭。虽然我之前也接触过一些统计软件，但总觉得在图表的精美度和信息传达的准确性上还有提升空间。当我在书店里翻到这本书时，它的副标题“配增值”立刻引起了我的兴趣，我猜测这可能意味着有额外的资源或者工具可以提供。翻开书页，里面的章节标题就让我眼前一亮，涵盖了从基础的统计描述到复杂的生存分析，甚至还涉及到了机器学习在医学统计图形中的应用，这正是我目前工作中最需要提升的部分。我特别关注了其中关于散点图、箱线图和热力图的章节，希望能从中学习到如何更有效地展示变量之间的关系以及不同组别数据的分布情况。书中的例子看起来也非常贴近实际的医学研究场景，而不是那些过于抽象的理论模型。我对它提供的“增值”部分充满了期待，希望能够帮助我制作出更具说服力和专业性的医学统计图形，为我的研究成果增添光彩。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对数据可视化充满热情的研究生，尤其是在生物医学领域。一直以来，我都在寻找一本能够系统性地讲解如何利用R语言绘制高质量医学统计图表的书籍。市面上有很多R语言的入门书籍，但大多数都侧重于数据分析本身，而对于如何将分析结果以直观、美观的图表形式呈现出来，则着墨不多。这本书的出现，就像是为我打开了一扇新世界的大门。我特别欣赏它对不同图形类型的详细介绍，不仅仅是展示代码，更重要的是解释了每种图形的应用场景、适用条件以及如何根据研究目的进行定制。例如，书中关于 Kaplan-Meier生存曲线的绘制和解读，就非常深入，让我理解了如何通过调整线条颜色、添加置信区间以及标记事件发生点来提高曲线的可读性。而且，书中的案例研究非常丰富，涵盖了从流行病学调查到临床试验的各种类型，这使得我能够将学到的知识直接应用到自己的研究项目中，而不是仅仅停留在理论层面。我非常期待通过这本书，能够将我的数据分析能力和可视化技能提升到一个新的水平。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在药物研发领域工作的统计师，日常工作需要处理大量的临床试验数据，并将其转化为能够有效沟通研究结果的统计图形。过去，我主要依赖于其他的统计软件，但在接触R语言并了解其强大的可视化能力后，我一直寻找一本高质量的书籍来系统地学习。这本书的出现，恰好满足了我的需求。我特别看重书中对高级统计图形的介绍，比如用于多变量分析的散点图矩阵、用于时间序列分析的折线图以及用于地理信息可视化的地图绘制等。书中对每一种图形的解释都非常到位，并且提供了非常详细的R代码，使得我能够轻松地复现和修改。更重要的是，书中的案例研究都紧密结合了药物研发的实际需求，这让我能够迅速地将学到的知识应用到工作中，提高数据报告的质量和效率。我对这本书提供的“增值”内容也充满好奇，希望能从中获得更多实用的工具和技巧，进一步提升我的专业能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名初学者，我对于R语言和医学统计图形都还处于一个摸索的阶段。在选择学习材料时，我最看重的是书籍的易懂性和实践性。这本书的优点在于它并没有一开始就抛出大量复杂的概念和代码，而是循序渐进地引导读者进入R语言的世界，并且将医学统计图形的学习巧妙地融入其中。我喜欢它结构清晰的章节安排，每一章都围绕着一个特定的统计图形或分析方法展开，并通过清晰的代码示例和图示进行讲解。即使是对R语言不太熟悉的读者，也能在书中找到学习的动力和方法。我尤其喜欢书中对图形参数的详细解释，比如如何调整坐标轴的范围、添加标题和标签、改变颜色和形状等等，这些细节对于绘制专业的统计图表至关重要。我希望通过这本书，能够建立起我对R语言编程和医学统计图形绘制的信心，并且能够独立地完成一些基本的统计图表制作，为我的毕业论文打下坚实的基础。