'2009/10'에 해당되는 글 9건
- 2009/10/25 GVHD vs. Drug eruption
- 2009/10/24 스위칭 허브..
- 2009/10/22 부검
- 2009/10/18 Ca (6)
- 2009/10/11 자전거 보험 (2)
- 2009/10/11 McNemar Test
- 2009/10/06 Odds ratio
- 2009/10/04 평균치 비교
- 2009/10/01 Excel 불러오기
내가 GVHD에 대해서 아는 것은 학생 때 이후로는 별로 없는 것 같다. 아무튼, 실제 현실에 있어서 GVHD를 진단하는 방법 중에 병리 검사가 있다. 점막이나 피부에 흔하게 나타나기 때문에 비교적 쉽게 할 수 있는 피부를 하는 경우가 없지 않다.
다만, 이 때 주의해야 할 점은 GVHD와 Drug eruption은 피부 병리 소견이 거의 같다는 것이다. Eosinophils이 관찰되면 Drug eruption을 시사한다고 기술이 되어 있기는 하지만, 별 도움이 안된다는 Comment가 꼭 있기 때문에 결국엔 임상적으로 감별을 해야한다고 되어 있다.
컴퓨터 파일을 정리하다가 예전에 외과 전공의의 부탁으로 찍은 사진을 찾게 되었다. 병리의뢰서에는 Drug eruption을 의심하여 생검하였다고 기술이 되어 있지만 EMR을 통한 임상 정보에 Liver transplantation을 받은 경력이 있었기 때문에 GVHD를 감별해야한다고 병리 보고서에 기술을 해준 걸로 기억이 난다.
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기존에 사용하던 구닥다리 공유기(DI-614+)에 기가비트 스위칭 허브(IPTIME H2008)를 연결하면 기가비트를 제한적으로나마 쓸 수 있을 줄 알았다. 오늘 속도 측정 프로그램인 iperf(http://iperf.sourceforge.net/) 를 사용해서 실제로 속도를 측정해보니 아뿔사.. 공유기 한도인 100Mbps로 동작을 하는 것이었다. OTL
남은 스위칭 허브를 어떻게 할 지 고민을 해봐야겠다. 판독실에 있는 시끄러운 스위칭 허브 대신 사용할 수 있다면 좋을텐데 전화해서 물어봐야지..ㅠㅠ
그래서 오늘 얻은 결론은 가정에서 기가비트 구성을 위해서는 기가비트를 지원해주는 공유기를 꼭 사야한다는 것이다. :) 어떤 공유기를 살지 고민해봐야겠다.
1년에 1~2번 정도 있는 성인 부검이 있었다. 의학적인 목적으로 하는 제한적인 범위로 실시하는 부검이다. 다행히도 지난번 보다는 조금 빨리 끝났다. 다음 번에는 조금 더 속도를 올릴 수 있는 여지가 있는 것 같다. :)
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커피컵에 쓰여 있던 단어. 아마도 카푸치노란 말을 하고 있는 거겠지. 하지만 저 단어를 처음 봤을 때 생각했던 것은 Carcinoma.. 직업병인갑따
자전거를 타고 가다가 다치거나 혹은 자전거에 치였거나 자전거로 다른 사람을 다치게 했거나 다른 물건 등에 부딪혔을 때 보상해주는 보험. 피곤해서 사고 났을 때를 대비해서 가입하기는 했는데, 실제로 안전을 위해서라면 헬멧이 더 도움이 될 것 같다. 인터넷으로 가입이 가능한 곳이 LIG 뿐이어서 이 곳에서 하기는 했는데 직접 방문해야 한다는 귀찮은 점을 해결할 방법이 없다는게 현재 직업의 결점이다. ㅡㅡ
이왕이면 도난에 대한 것도 보상해주면 안되나? 자동차는 내장 오디오 등에 대해서도 보장이 되는데 자전거도 같은 식으로 구입 가격에 따라서 보험료를 인상하면 될 것 같기도 한데 말이다.
병리과에서 사용하는 말도 알아 듣기 어려운 경우가 많지만, 보험에서 쓰는 말도 무슨 말인지 모르는 경우가 참 많다.
SPSS로 McNemar Test를 하려고 하는데 힘들었다. Matrix로 실행하는 방법이 없는 것 같은데 못찾은 건지는 모르겠다. R이 새삼스럽게 고마워지는 순간이었다. R의 장점 중 하나는 p=0.000 이라는 표현 대신에 지수를 사용해서 작은 값을 표현해준다. :)
Data가 없이 표로만 자료가 주어지는 상황이라면 다음과 같은 방법으로 구할 수가 있다. Data 입력 순서와 보여지는 방식을 잘 보면 응용하기는 쉽다.
> drug <- matrix(c(55,9,43,77), nrow=2, dimnames=list("Before program"=c("No", "Yes"), "After program"=c("No", "Yes")));drug
After program
Before program No Yes
No 55 43
Yes 9 77
> mcnemar.test(drug)
McNemar's Chi-squared test with continuity correction
data: drug
McNemar's chi-squared = 20.9423, df = 1, p-value = 4.733e-06
Data가 없이 표로만 자료가 주어지는 상황이라면 다음과 같은 방법으로 구할 수가 있다. Data 입력 순서와 보여지는 방식을 잘 보면 응용하기는 쉽다.
> drug <- matrix(c(55,9,43,77), nrow=2, dimnames=list("Before program"=c("No", "Yes"), "After program"=c("No", "Yes")));drug
After program
Before program No Yes
No 55 43
Yes 9 77
> mcnemar.test(drug)
McNemar's Chi-squared test with continuity correction
data: drug
McNemar's chi-squared = 20.9423, df = 1, p-value = 4.733e-06
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Odds ratio를 R을 사용하여 구하기 위해서 정말 노력해 보았다. 고민하다가 Appleforum 게시판에서 R을 사용한다는 분을 찾아서 문의 메일을 보냈고 그 답장이 왔다. 그대로 해보니 그 동안 구글링한 내가 바보 같이 느껴질 정도로 쉽게 구해졌다. OTL
우선 Package 중에서 epitools를 설치한다. 그 후에
library(epitools)
oddsratio(htn.rawdata[,9], htn.rawdata[,1], conf.level=0.95) 이렇게 구하면 된다. 하지만.. 일반적으로 책에서는 좌측 상단에 우리의 목표값(??)이 위치하게 되는데 도움말을 참고해보면 우리의 함수님께서는 우측 하단에 목표값(??)이 위치해야 하므로 columns을 바꾸어 주어야 한다.
> library(epitools)
> oddsratio(htn.rawdata[,9], htn.rawdata[,1], conf.level=0.95, rev="columns")
$data
Outcome
Predictor 2 1 Total
0 601 819 1420
1 55 114 169
Total 656 933 1589
$measure
odds ratio with 95% C.I.
Predictor estimate lower upper
0 1.000000 NA NA
1 1.518482 1.087011 2.144556
$p.value
two-sided
Predictor midp.exact fisher.exact chi.square
0 NA NA NA
1 0.01401735 0.01637873 0.01464472
$correction
[1] FALSE
attr(,"method")
[1] "median-unbiased estimate & mid-p exact CI"
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이번 숙제에 R을 사용해 보기 위해서 계속 공부중이다. Odds ratio 를 구하는 함수는 없는 것 같지만 계속 찾아볼 예정이고 평균치 비교는 비교적 쉽게 찾을 수 있었다. 이건 비통계전공자의 전투족에 해당하는 내용이다. :)
기본적으로 함수는 t.test 이다. 간단하다. 그래서 어렵다. 아파트나 자동차와 마찬가지로 옵션을 넣어주어야 한다.
사용하는 기본 옵션은 다음과 같다.
var.equal = T(RUE) or F(ALSE); 두 집단이 등분산이면 TRUE를 아니면 FALSE를 선택한다.
기본적으로 함수는 t.test 이다. 간단하다. 그래서 어렵다. 아파트나 자동차와 마찬가지로 옵션을 넣어주어야 한다.
사용하는 기본 옵션은 다음과 같다.
var.equal = T(RUE) or F(ALSE); 두 집단이 등분산이면 TRUE를 아니면 FALSE를 선택한다.
등분산 여부는 사전에 var.test를 사용해서 확인한다.
paired = T(RUE) or F(ALSE); 두 집단이 짝을 이루면 TRUE, 아니면 FALSE 이다.
conf.level = 0.95 ; 입력을 안하면 기본적으로 0.95이다.
예시)
t.test(subset(gumjin.raw, sex=="1")[,3], subset(gumjin.raw, sex=="2")[,3],
paired=FALSE, var.equal=TRUE, conf.level=0.95)
설명)
기본적으로 사용한 Data는 gumjin.raw 라는 항목으로 저장되어 있다.
subset(gumjin.raw, sex=="1")[,3] : gumjin.raw 항목에서 sex 항목에 "1"이라고 선택되어진 자료들에서 3번째 열에 해당하는 자료를 불러오는 것을 말한다.
결과)
Two Sample t-test
data: subset(gumjin.raw, sex == "1")[, 3] and subset(gumjin.raw, sex == "2")[, 3]
t = -1.2357, df = 188, p-value = 0.2181
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-15.897745 3.651791
sample estimates:
mean of x mean of y
180.5364 186.6593
이렇게 결과가 나온다. :)
conf.level = 0.95 ; 입력을 안하면 기본적으로 0.95이다.
예시)
t.test(subset(gumjin.raw, sex=="1")[,3], subset(gumjin.raw, sex=="2")[,3],
paired=FALSE, var.equal=TRUE, conf.level=0.95)
설명)
기본적으로 사용한 Data는 gumjin.raw 라는 항목으로 저장되어 있다.
subset(gumjin.raw, sex=="1")[,3] : gumjin.raw 항목에서 sex 항목에 "1"이라고 선택되어진 자료들에서 3번째 열에 해당하는 자료를 불러오는 것을 말한다.
결과)
Two Sample t-test
data: subset(gumjin.raw, sex == "1")[, 3] and subset(gumjin.raw, sex == "2")[, 3]
t = -1.2357, df = 188, p-value = 0.2181
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-15.897745 3.651791
sample estimates:
mean of x mean of y
180.5364 186.6593
이렇게 결과가 나온다. :)
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http://remantu.com/r/tutorial/load-data
엑셀 파일인 XLS 파일을 R에서 불러오는 방법을 역시나 인터넷에서 찾았다. CSV 등으로 변환해서 불러와도 되지만 그 방법보다 좋은 점은 특정 Sheet를 지정해수 불러올 수 있다는 점이다.
library(RODBC)
xls = odbcConnectExcel("파일명.xls")
Data 명 = sqlFetch(xls, "엑셀 Sheet 명")
이게 홈페이지에 있던 방법이고, 이를 응용해서 한 줄을 줄일 수도 있다.
Data 명 = sqlFetch(odbcConnectExcel("파일명.xls"), "엑셀 Sheet 명")
이 방법의 단점은 Windows 에서 실행한 R에서만 사용할 수 있다는 것이다. Mac 에서 실행한 R에서는 사용할 수가 없다. 기존의 방법대로 CVS 파일 등으로 변환을 해야 한다. ㅡㅡ;;
엑셀 파일인 XLS 파일을 R에서 불러오는 방법을 역시나 인터넷에서 찾았다. CSV 등으로 변환해서 불러와도 되지만 그 방법보다 좋은 점은 특정 Sheet를 지정해수 불러올 수 있다는 점이다.
library(RODBC)
xls = odbcConnectExcel("파일명.xls")
Data 명 = sqlFetch(xls, "엑셀 Sheet 명")
이게 홈페이지에 있던 방법이고, 이를 응용해서 한 줄을 줄일 수도 있다.
Data 명 = sqlFetch(odbcConnectExcel("파일명.xls"), "엑셀 Sheet 명")
이 방법의 단점은 Windows 에서 실행한 R에서만 사용할 수 있다는 것이다. Mac 에서 실행한 R에서는 사용할 수가 없다. 기존의 방법대로 CVS 파일 등으로 변환을 해야 한다. ㅡㅡ;;
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