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第 1章 R语言介绍 1
　1.1 什么是R语言　1
　1.2 为什么使用R分析数据　1
　1.3 R的下载与安装　2
　1.4 启动和退出R　2
　1.5 RStudio　3
　1.6 R包　4
　1.6.1 什么是包　4
　1.6.2 包的安装　5
　1.6.3 包的使用和更新　5
　1.7 开始使用R　5
　1.7.1 获取帮助　5
　1.7.2 把R当作一个计算器　6
　1.7.3 R对象　8
　1.8 工作空间管理　11
　1.9 小结　12
　1.10 习题　12
第　2章 创建数据集　14
　2.1 R的数据结构　14
　2.1.1 向量　14
　2.1.2 因子　16
　2.1.3 矩阵　17
　2.1.4 数组　19
　2.1.5 列表　20
　2.1.6 数据框　21
　2.1.7 数据类型的转换　22
　2.2 用R获取数据　23
　2.2.1 获取内置数据集　23
　2.2.2 模拟特定分布的数据　24
　2.2.3 获取其他格式的数据　25
　2.2.4 导出数据　26
　2.2.5 用rio包导入和导出数据　26
　2.3 数据录入　27
　2.4 小结　28
　2.5 习题　30
第3章　数据框的操作　31
　3.1 用基本包处理数据框　31
　3.1.1 查看数据框里的内容　31
　3.1.2 选取数据框的子集　34
　3.1.3 将数据框按照某个变量的值排序　35
　3.1.4 查找和删除重复数据　36
　3.1.5 在数据框中添加和删除变量　37
　3.1.6 把数据框添加到搜索路径　38
　3.2 用dplyr包处理数据框　39
　3.2.1 使用filter()和slice()筛选行　40
　3.2.2 使用arrange()排列行　41
　3.2.3 使用select()选择列　42
　3.2.4 使用mutate()添加新变量　43
　3.2.5 使用summarise()计算统计量　43
　3.2.6 使用group_by()拆分数据框　44
　3.2.7 使用传递符“%>%”组合多个操作　45
　3.3 数据框的合并　46
　3.3.1 纵向合并　46
　3.3.2 横向合并　47
　3.3.3 按照某个共有变量合并　47
　3.4 数据框的长宽格式的转换　48
　3.5 缺失值的处理　50
　3.5.1 识别缺失值　50
　3.5.2 探索数据框里的缺失值　51
　3.5.3 填充缺失值　52
　3.6 处理大型数据集的策略　55
　3.6.1 清理工作空间　55
　3.6.2 快速读取.csv文件　55
　3.6.3 模拟一个大型数据集　56
　3.6.4 剔除不需要的变量　57
　3.6.5 选取数据集的一个随机样本　58
　3.7 小结　58
　3.8 习题　60
第4章　数据可视化　62
　4.1 用R的基础绘图系统作图　62
　4.1.1 函数plot()　62
　4.1.2 直方图和密度曲线图　63
　4.1.3 条形图　65
　4.1.4 饼图　67
　4.1.5 箱线图和小提琴图　67
　4.1.6 克利夫兰点图　68
　4.1.7 导出图形　69
　4.2 用ggplot2包作图　70
　4.2.1 初识ggplot2包　70
　4.2.2 分布的特征　74
　4.2.3 比例的构成　76
　4.2.4 用函数ggsave()保存图形　78
　4.3 其他图形　78
　4.3.1 金字塔图　78
　4.3.2 横向堆栈条形图　79
　4.3.3 热图　79
　4.3.4 三维散点图　80
　4.3.5 词云图　81
　4.3.6 动态图形　82
　4.4 小结　83
　4.5 习题　85
第5章　基本统计分析　86
　5.1 数值型变量的描述性统计分析　88
　5.2 分类变量的列联表和独立性检验　91
　5.2.1 生成频数表和列联表　91
　5.2.2 独立性检验　96
　5.3 连续型变量组间差异的比较　101
　5.3.1 独立样本的t检验　101
　5.3.2 非独立样本的t检验　102
　5.3.3 单因素方差分析　103
　5.3.4 组间差异的非参数检验　105
　5.4 用函数tablestack()汇总双变量分析结果　106
　5.5 变量间的相关性　111
　5.5.1 连续型变量间的相关性　111
　5.5.2 分类变量间的相关性　114
　5.5.3 相关性的可视化　115
　5.6 小结　118
　5.7 习题　120
第6章　线性回归分析　122
　6.1 简单线性回归　122
　6.1.1 拟合简单线性回归模型　123
　6.1.2 模型输出结果的解释　124
　6.1.3 回归诊断　126
　6.2 分层线性回归　129
　6.3 多重线性回归　133
　6.3.1 拟合多重线性回归模型　133
　6.3.2 多重共线性　135
　6.3.3 逐步回归　136
　6.3.4 回归诊断　139
　6.4 小结　140
　6.5 习题　141
第7章　Logistic回归分析　142
　7.1 二分类Logistic回归　142
　7.1.1 Logistic回归模型　142
　7.1.2 Logistic回归实例　143
　7.1.3 表格数据的Logistic回归　151
　7.2 条件Logistic回归　155
　7.3 无序多分类Logistic回归　157
　7.4 有序Logistic回归　161
　7.5 小结　166
　7.6 习题　167
第8章　Poisson回归分析　168
　8.1 Poisson回归模型　168
　8.2 过度离散的判定及处理　171
　8.3 对数线性模型　174
　8.4 小结　178
　8.5 习题　178
第9章　生存分析　180
　9.1 生存对象　180
　9.2 生存率的估计与生存曲线　182
　9.3 生存率的比较　184
　9.4 Cox回归　186
　9.4.1 建立Cox回归模型　186
　9.4.2 比例风险假定的检验　188
　9.4.3 生存的预测　188
　9.5 小结　190
　9.6 习题　190
第　10章 聚类分析　192
　10.1 相似性的度量　192
　10.1.1 样品间的距离　192
　10.1.2 变量间的相似系数　195
　10.2 层次聚类法　196
　10.2.1 类之间相似系数的定义　196
　10.2.2 Q型聚类　196
　10.2.3 R型聚类　203
　10.3 k均值聚类法　204
　10.4 小结　206
　10.5 习题　207
第　11章 判别分析　209
　11.1 距离判别　209
　11.2 K*邻近判别　213
　11.3 Fisher判别　215
　11.4 Bayes判别　218
　11.5 小结　219
　11.6 习题　220
第　12章 主成分分析和因子分析　221
　12.1 主成分分析　221
　12.1.1 主成分的定义　221
　12.1.2 主成分的求解　222
　12.1.3 主成分分析的注意事项　226
　12.2 因子分析　226
　12.2.1 因子分析模型的定义　226
　12.2.2 因子分析模型的求解　227
　12.2.3 因子旋转　229
　12.2.4 因子分析的注意事项　231
　12.3 小结　232
　12.4 习题　233
第　13章 临床诊断试验评价　234
　13.1 二分类结果的评价指标　234
　13.1.1 灵敏度和特异度　234
　13.1.2 预测值　235
　13.1.3 图解灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值　235
　13.1.4 诊断试验的综合评价指标　236
　13.2 ROC及曲线下面积　237
　13.2.1 单个ROC分析　237
　13.2.2 两个ROC的比较　240
　13.2.3 Logistic回归的ROC曲线　241
　13.3 联合试验　243
　13.4 小结　244
　13.5 习题　244
第　14章 Meta分析　245
　14.1 Meta分析的基本步骤　245
　14.2 Meta分析的常用统计方法　246
　14.3 二分类变量资料的Meta分析　247
　14.3.1 OR、RR或RD的合并　248
　14.3.2 发表偏倚的识别　251
　14.3.3 敏感性分析　253
　14.4 连续型变量资料的Meta分析　254
　14.5 Meta分析的注意事项　255
　14.6 小结　256
　14.7 习题　256
习题参考答案　258
参考文献　273
函数索引　274


作者介绍
赵军，泰国宋卡王子大学流行病学博士，湖北医药学院公共卫生与管理学院副教授、硕士研究生导师。讲授医药数理统计方法、医学统计学、*级统计学等课程。近三年以*一作者身份发表SCI论文5篇，研究方向为临床流行病学、医学统计学。
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华中科技大学同济医学院余松林教授作序推荐；强调实战和应用，淡化推导过程，包含大量的R程序示例和图形，更深入地理解数据分析。