医学统计方法的R语言实现v2022
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使用R语言进行医学统计分析是我学习R语言的初衷，所以医学统计方法的R语言实现一直本号的重要内容之一，通过整理这些推文，也确实让我进步颇多！
本篇是对过去1年中，所有介绍过的医学统计方法的推文汇总。最开始想叫医学统计方法的R语言实现大全，但仔细想想，这些不过是九牛一毛，现在就叫大全，太不符合实际了！
所以就叫医学统计方法的R语言实现v2022，这是一个阶段性的终点，同时也是一个起点，以后还会有v2023/v2024...
我最开始学习时用的是笨方法，每一行代码都是我一个字母一个字母敲上去的，每一个数据都是我一个数字一个数字录进去的，后来随着学习的深入，才学会了直接读取不同格式的数据，不用自己录入数据了。所以前期的推文看上去代码略显笨拙，这些都是学习的痕迹！
首先是梦开始的地方，一些常见的基础统计分析方法，比如t检验、方差分析、秩和检验、卡方检验、线性回归、logistic回归等，这部分内容很简单，SPSS也能很好的完成，对初学者来说甚至SPSS更简单，这部分所有的内容，我都是对照孙振球第4版医学统计学中的例题进行的，因为对初学者来说，使用其他数据很难判断自己做的到底对不对！书籍电子版和配套数据也都放在了QQ群中，方便大家下载使用。
以上是base r实现的医学统计方法，但是缺点很明显，一次只能检验1个变量，不如SPSS简单灵活，比如我同时收集一群人的身高、体重、BMI、血糖，分为对照组和实验组，在SPSS中可以轻松对多个变量同时比较不同组的差异，在R中就要写循环，对于初学者来说，写循环显然不是一个好的选择，所以又接着介绍了tidy风格的实现方法，不用写循环也能同时对多个变量进行检验了，真的是很方便：
后来随着学习的不断深入，我对前面几篇内容进行了简单的整理，主要是多重比较、卡方检验、方差分析部分，并增加了一些新的内容，特别是方差分析部分，涵盖了孙振球第4版医学统计学中关于方差分析的所有内容！这些让我受益匪浅，尤其是重复测量的方差分析！
接下来是学习logistic回归的各种类型以及判别分析实现方法，并通过学习这部分内容，了解了分类变量进行回归分析的各种编码方案，比如哑变量编码、simple coding、deviation coding、正交多项式编码、helmert coding等，这些知识不是仅限于R语言，在SPSS、SAS、Stata等软件中，都是类似的编码方式！对于理解回归系数和常数项的计算有非常大的帮助。
对相关性分析也补充了偏相关、半偏相关、典型相关的内容，并介绍了一些绘图方法：
到这里为止，是一个很明显的分水岭，阅读量差异很大...可能以上内容确实有些简单，而且和SPSS相比确实没有明显的优势。
以下的内容因为涉及到一些花里胡哨的可视化方法，这方面SPSS确实相形见绌，比R差远了。
首先是聚类分析、主成分分析、因子分析，以及它们的可视化方法，其中主成分分析的可视化这篇，是我目前阅读量最高的一篇，看来大家对美的追求都是相似的...
ROC曲线这部分是我写推文最多的一部分内容，关于各种各样的ROC曲线，分类资料的、生存资料的、最佳截点、平滑曲线、可信区间、ROC曲线比较等，全部包括了，真的是非常全，但是以后可能还是会有相关的内容。
接下来是大家非常感兴趣的部分：生存分析。这部分内容在临床中也是非常常用的内容，所以我写的很详细，从简单到复杂，寿命表、K-M法、Cox回归、竞争风险模型、以及相关的可视化方法都进行了详细的介绍，很多东西，确实是之前不怎么注意的，比如不满足等比例风险假设时，应该怎么处理？除此之外，在生信数据挖掘中也经常用到生存分析，不过目前批量生存分析还没介绍，后面会抽空补上。
除此之外，还介绍了一些控制混杂的方法，以及一些文献中常见的指标的实现，有些方法在临床中用的不多，可能更加偏向于流行病学、预防医学方面，所以这部分也是浅尝辄止，只是介绍了一些皮毛，不过没想到大家竟然很喜欢！
p for trend/ p for interaction/ per 1 sd 的R语言实现
接下来介绍的这部分内容我觉得非常重要，主要就是单因素分析和多因素分析的关系，想必大家经常遇到先进行单因素分析，有意义的继续进行多因素分析，这种情况对吗？有什么道理吗？为什么有的变量在单因素分析是保护因子，到了多因素就变成了危险因子？ 让我来说我是说不明白的，所以特地转载统计学大佬冯国双老师的几篇推文，让大家彻底搞清楚其中的原理。一共4篇推文，值得大家仔细阅读！
最后一部分学习了一下R语言中的非线性拟合的实现方法，主要是限制性立方样条和多项式回归，这些方法也是近期用的逐渐多起来，可能和最近数据库挖掘的火爆有关。这些都是非线性拟合的内容，所以放在一起介绍，首先还是介绍非线性拟合的基本概念，为什么要使用非线性拟合，样条回归和非线性拟合的关系，然后逐渐过渡到R语言实现。
OK，以上就是医学统计学部分2022年的全年总结，内容不少，有简单的也有复杂的，基本能涵盖临床中常见的统计方法。不过更多是偏向于如何使用R语言实现。
以后的医学统计相关的推文将会继续给大家带来更多内容的解释、细节的解读、多种方法的比较、结果的可视化等，如果大家有比较感兴趣的内容，也欢迎留言或私信。
2022完结撒花✿✿ヽ(°▽°)ノ✿
最后，祝大家新的一年心想事成，万事顺利！
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