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  1. 2009/10/06 Odds ratio
  2. 2009/10/04 평균치 비교
  3. 2009/10/01 Excel 불러오기
  4. 2008/07/27 Boxplots
  5. 2008/07/26 Boxplot
2009/10/06 01:11

Odds ratio

 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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2009/10/04 23:03

평균치 비교

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.
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. :)
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2009/10/01 22:44

Excel 불러오기

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;;
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2008/07/27 22:40

Boxplots

  얼핏보면 의학을 하는 사람에게 익숙한 그래프가 Boxplots인데은 우선 자료를 쉽게 알아볼 수 있도록 할 수 있다. 기본적으로 5개의 값을 나타내는데 최소값, 최대값과 함께 25, 50, 75 percentile에 해당하는 값을 보여준다. 그리고 75 percentile값과 25 percentile 값의 차이를 Interquartile range(IQR) 이라고 한다. 이 IQR의 값의1.5배 이하인 곳에 최소값이나 최대값이 있다면 그 값까지 점선이 그어지게 되고(mild outliers) 1.5배를 넘어서는 값이 있다면 1.5배에 해당하는 곳까지만 점선이 그어지게 되고 그 값을 넘어서는 값들은(extreme outliers) 점으로 표시가 되게 된다고 한다.
  말이야 간단한 것 같지만 사실 이 것을 어떤 식으로 활용할 수 있을지에 대해서는 잘 모르겠다. 통계학 책이라도 구해봐야하는지...
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2008/07/26 16:32

Boxplot

사용자 삽입 이미지
Case report 준비하면서 통계 프로그램인 R을 사용하여 Boxplot 을 만들어 보았다. 그래프상 이 자료는 전혀 도움이 안될 것 같다. 미묘하게 측정값이 커졌다는 것을 알지만 충분히 오래동안(??) 살지 못한 상태에서 보상작용이 충분하게 일어나지 않아서 그런지는 몰라도 좀 크기가 작은 것 같다.
  숫자뿐에 지나지 않은 자료를 간단한 명령어를 많으로도 Boxplot이 만들어지는 것을 보니깐 세상 참 좋아졌다.
Welch Two Sample t-test 라는 것도 있던데.. 역시 통계는 무슨 말인지를 알 수가 없다. 이해 불가능한 영역에 속하는 학문인것 같다.
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