使用R软件进行临床研究方法与数据分析的培训课件

通过绘制多个变量间的散点图，初步探索变量间的线性关系和 非线性关系。
计算多个变量间的相关系数，并用热力图等方式呈现，以揭示 变量间的相关性强弱。
通过主成分分析，将多个相关变量降维为少数几个主成分，并 用散点图等方式呈现，以揭示变量间的内在结构。
通过聚类分析，将多个观测值或变量分组，并用树状图等方式 呈现，以揭示观测值或变量间的相似性和差异性。
使用R软件进行临床研究方法 与数据分析的培训课件
汇报人：
2023-12-31
• 引言 • R软件基础 • 临床研究方法概述 • 数据导入与预处理 • 描述性统计分析及可视化呈现
• 推断性统计分析方法应用 • 结果解读、报告撰写与质量控制
01
引言
目的和背景
临床研究的重要性
临床研究是医学发展的重要驱动力，通过科学的方法收集 和分析数据，为疾病的预防、诊断和治疗提供有力支持。
矩阵（Matrix）
介绍R语言中矩阵的创建、访问和修改方法，以及矩阵运算和常用矩 阵函数的使用。
数据框（Data Frame）
详细讲解R语言中数据框的创建、访问和修改方法，以及数据框的合 并、筛选和排序等操作。
列表（List）
介绍R语言中列表的创建、访问和修改方法，以及列表元素的添加、 删除和查找等操作。
07
结果解读、报告撰写与质量控制
结果解读注意事项及技巧分享
准确理解统计指标
在解读结果时，应准确理解各种统计指标的含义，如P值 、效应量等，避免误解或误用。
01
结合专业知识
结合临床专业知识和背景信息，对结果 进行合理解读，避免单纯依赖统计结果 。
02
03
注意结果的稳定性
关注结果的稳定性和一致性，对于不 稳定或不一致的结果应进一步分析和 探讨。
培训内容和目标
学会导入、清洗、整理和 转换临床研究数据。
掌握R软件的基本操作和数 据类型。
培训目标
01
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培训内容和目标
能够使用R语言进行临床研究数据的 可视化。
掌握常用的统计分析方法，并能够运 用R软件进行实现。
02
R软件基础
R软件安装与配置
安装R软件
从CRAN官网下载R软件安装包，根据安装 指引完成安装。
使用`readxl`包中的`read_excel()`函数读取Excel格式的数据文 件，支持多个工作表的读取。
读取数据库数据
使用`DBI`和`odbc`等包连接数据库，通过SQL查询语句获取数 据。
数据清洗与整理
01
数据类型转换
使用`as.numeric()`、 `as.character()`等函数将数据转 换为所需的数据类型。
分类变量描述性统计量计算及图形展示
频数与频率
计算各类别的频数和频率，用于描述分类数据的分布 情况。
比例与百分比
计算各类别的比例和百分比，用于描述分类数据的相 对大小。
图形展示
使用条形图、饼图和马赛克图等，直观地展示分类数 据的分布特征。
多变量间关系探索性可视化呈现
散点图矩阵 相关系数矩阵
主成分分析 聚类分析
05
描述性统计分析及可视化呈现
数值型数据描述性统计量计算及图形展示
集中趋势度量
计算均值、中位数和众数，用于描述 数据的中心位置。
离散程度度量
计算标准差、方差和四分位数间距， 用于描述数据的离散程度。
偏态与峰态度量
计算偏度和峰度，用于描述数据分布 的形状。
图形展示
使用直方图、箱线图、QQ图和核密 度估计图等，直观地展示数值型数据 的分布特征。
02
03
变量重命名
数据排序
使用`names()`函数或`dplyr`包 中的`rename()`函数对变量进行 重命名。
使用`order()`函数或`dplyr`包中 的`arrange()`函数对数据进行排 序。
缺失值处理及异常值识别
01
02
03
04
缺失值识别
使用`is.na()`、`is.null()` 等函数识别数据中的缺失 值。
R软件在临床研究中的应用
R软件是一款强大的统计分析工具，在临床研究中被广泛 应用。它提供了丰富的数据处理、可视化和统计分析功能 ，能够满足临床研究的多样化需求。
培训的目的
本次培训旨在帮助临床研究人员掌握使用R软件进行临床 研究的方法和技巧，提高数据处理和统计分析的能力，为 临床研究的深入开展提供有力支持。
配置R环境
设置R软件的工作目录、包安装路径等，以便更好 地管理R环境和项目文件。
RStudio介绍
简要介绍RStudio的功能和使用方法，包括 项目管理、代码编辑、数据可视化等。
R语言基础语法
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变量与数据类型
介绍R语言中的变量命名规则、数据类型（如数 值型、字符型、逻辑型等）及其转换方法。
运算符与表达式
缺失值处理
使用`na.omit()`函数忽略 缺失值，或使用`dplyr` 包中的`replace_na()`函 数将缺失值替换为指定值 。
异常值识别
使用描述性统计量（如均 值、标准差）或可视化方 法（如箱线图）识别数据 中的异常值。
异常值处理
根据具体情况，可以使用 删除、替换或保留等方法 处理异常值。
性统计、推断性统计、回归分析、生存分析等。
统计软件应用
03
介绍R软件在临床研究方法与数据分析中的应用，包括数据导入
、数据清洗、数据可视化、统计分析等方面。
04
数据导入与预处理
数据导入方法
读取CSV文件
使用`read.csv()`函数读取CSV格式的数据文件，可以设置文件 路径、分隔符等参数。
读取Excel文件
质量控制环节介绍和案例分析
数据质量控制
在数据收集和处理阶段进行严格的质量控制，确 保数据的准确性和完整性。
结果质量控制
对结果进行反复核对和验证，确保结果的可靠性 和准确性。
ABCD
分析过程质量控制
采用合适的统计方法和模型进行分析，避免分析 过程中的误差和偏倚。
案例分析
通过具体案例介绍质量控制的重要性和实施方法 ，提高研究者的质量意识和控制能力。
讲解R语言中的运算符（如算术运算符、比较运 算符、逻辑运算符等）和表达式的使用方法。
3
控制流语句
介绍R语言中的条件语句（如if-else语句）、循 环语句（如for循环、while循环）以及函数的使 用方法。
数据类型与数据结构
向量（Vector）
讲解R语言中向量的创建、访问和修改方法，以及常用向量函数的使 用。
06
推断性统计分析方法应用
参数检验方法介绍及实现过程演示
t检验
用于比较两组数据的均值是否有显著差异，包括单样本t检 验、独立双样本t检验和配对样本t检验。
方差分析（ANOVA）
用于比较多组数据的均值是否有显著差异，包括单因素方 差分析和多因素方差分析。
协方差分析（ANCOVA）
在控制一个或多个协变量的影响下，比较两组或多组数据 的均值是否有显著差异。
THANKS
感谢观看
报告撰写规范和要求说明
标题与摘要
撰写清晰明确的标题和摘要 ，准确反映研究目的和主要 结果。
结果部分
在结果部分详细报告数据分 析结果，包括表格、图表等 辅助材料，以便读者理解和 评估。
讨论部分
在讨论部分对结果进行解释 和讨论，结合相关文献和专 业知识，分析结果的意义和 可能的影响因素。
结论部分
在结论部分简要总结研究结 果，指出研究局限性和未来 研究方向。
通过比较病例组和对照组的暴露史，探讨暴 露因素与疾病的关系。
队列研究
追踪观察一组人群在一段时间内的疾病发生 情况，分析暴露因素与疾病的关系。
样本量估算与统计分析方法选择
样本量估算
01
根据研究目的、效应大小、显著性水平和把握度等因素，合理
估算所需样本量。
统计分析方法选择
02
根据数据类型和研究设计，选择合适的统计分析方法，如描述
线性回归分析
用于探究一个或多个自变量与一 个因变量之间的线性关系，包括 简单线性回归和多元线性回归。
逻辑回归分析
用于探究一个或多个自变量与一 个二分类因变量之间的关系，常 用于医学领域的疾病预测和诊断 。
生存分析
用于研究事件发生时间与相关因 素之间的关系，如患者生存时间 与治疗方案、病情等因素的关系 。
培训内容和目标
R软件基础
介绍R软件的基本操作、数据类型、 函数和包的使用等。
数据处理
讲解如何导入、清洗、整理和转换临 床研究数据。
培训内容和目标
可视化
介绍使用R语言进行临床研究数据的可视化方法，如绘制统计图表、箱线图、散点图等。
统计分析
讲解常用的统计分析方法，如描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析等，并结合实例进行演示 。
03
临床研究方法概述
临床试验设计原则
随机化原则
确保试验组和对照组的可比性，消除选择偏倚 。
盲法原则
避免主观因素对试验结果的影响，包括单盲、 双盲和三盲。
重复原则
确保试验结果的稳定性和可靠性，通过多次重复试验来验证假设。
观察性研究设计
横断面研究
描述某一时间点上特定人ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ的疾病或健康状 况。
病例对照研究
非参数检验方法介绍及实现过程演示
卡方检验
用于比较两个分类变量之间是否独立，即观察频数与期望频数之间 的差异是否显著。
曼-惠特尼U检验
用于比较两组独立样本的中位数是否有显著差异，不要求数据服从 正态分布。
克鲁斯卡尔-瓦利斯检验
用于比较多组独立样本的中位数是否有显著差异，是曼-惠特尼U 检验的扩展。
回归分析等复杂模型构建方法介绍及实现过程演示