超入門！ Rでできるビジュアル統計学 解析編
商品紹介
前著はRStudioの基本的な操作から、棒グラフや箱ひげ図などの記述的なグラフについて解説をしてきましたが、本書は主に統計解析を伴う可視化をメインに取り扱った内容となっています。
おもな内容としては、相関と回帰分析、因果推論、メタアナリシス、生存時間解析、臨床検査学・診断学、生命医科学など、医学・生命科学分野の中でもより汎用性の高い可視化表現をピックアップして解説しています。
各グラフは、「概要→グラフとその解説→注意点→Rでの実装」という流れで構成されているため、自身の習得レベルに合わせて情報を取捨選択しながら、カラーでの複雑な可視化表現などを楽しめます。
医療系の論文でよく使われる統計手法、あるいは解析手法の図示を洗練させるにはどうしたらよいのか？ 統計解析したあとの処理などの実践方法を学べる一冊です。
目次
- Part1 Rの紹介と前準備
［1-1］RとRStudioの基本
［1-2］データのインポートと前処理
［1-3］ggplot2の基本
本書で使用するデータセット一覧
本書で使用するパッケージのインストールと呼び出し
Part2 相関と回帰分析の可視化
［2-1］相関係数のヒートマップ（Correlation matrix）
［2-2］回帰分析1―線形な関係（Regression analysis：Linear relationship）
［2-3］回帰分析2―非線形な関係（Regression analysis：Non-linear relationship）
［2-4］回帰分析3―点推定値と信頼区間（Point estimate and confidence interval）
Part3 因果推論の可視化
［3-0］因果推論の導入
［3-1］傾向スコア分析（Propensity score regression analysis）
［3-2］回帰不連続デザイン（Regression discontinuity design）
［3-3］差分の差分法（Difference in differences design）
［3-4］DAG（Directed acyclic graph）
Part4 メタアナリシスの可視化
［4-1］フォレストプロット（Forest plot）
［4-2］ファンネルプロット（Funnel plot）
［4-3］ネットワーク・メタアナリシス（Network meta-analysis）
Part5 生存時間解析の可視化
［5-1］生存曲線（Survival curve）
［5-2］スイマープロット（Swimmer plot）
［5-3］スパイダープロット（Spider plot）
Part6 臨床検査学・診断学の可視化
［6-1］ROC曲線（Receiver operating characteristic curve）
［6-2］ブランド・アルトマンプロット（Bland-Altman plot）
Part7 生命医科学の可視化
［7-1］次元圧縮（Dimensionality reduction）
［7-2］ボルケーノプロット（Volcano plot）
［7-3］系統樹（Phylogenetic tree）
BOX
1-1 RとRStudioの役割とメリット
1-2 SourceペインとConsoleペインの役割
1-3 Rコマンドの注意点
2-1 エラーメッセージの解決策
3-1 調整変数の選択方法～バックドア基準を基に～
4-1 ファンネルプロットが非対称性になるメカニズム
6-1 感度と特異度
Column
1 gtsummaryパッケージによる表での可視化
2 画像の保存形式（ビットマップ／ベクター）
3 記述統計に関する発展的な可視化
4 欠測値の可視化
5 データハンドリングのTips
最近チェックした商品履歴
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