R 生物统计学/导入

为什么选择 R 进行生物统计学？

与 SPSS、SAS 和 MINITAB 等常用统计软件包相比，R 更出色，因为它

强大
适用于多种平台（Mac OS X、Windows、Linux 等）
可编程
非商业化
文档齐全

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数据导入

Wiley 网站上提供的数据集格式包括 CSV、Excel、MINITAB、SAS 和 SPSS。虽然您可以使用 foreign 包将保存在 Excel、SAS 和 SPSS 中的数据导入 R，但您应该下载 CSV 格式的数据。这是因为 CSV 在 R 中处理起来最容易。

例如，您想导入“大型数据集”数据文件。下载的数据文件 (LDS_C02_NCBIRTH800.csv)，假设存储在目录“/desktop”中，可以使用以下语法将其导入 R 作为名为“largedataset”的数据框

> largedataset <- read.csv("/Desktop/LDS_C02_NCBIRTH800.csv", header=TRUE,na.strings="NA")

如果您更喜欢使用标准的“点击”方式选择数据文件，您可以使用 file.choose() 函数，即

largedataset <- read.csv(file.choose(), header=TRUE,na.strings="NA")

现在，您应该将数据从 CSV 导入到名为“largedataset”的数据框中。您可以尝试通过调用其名称来查看数据框的内容

> largedataset

您可以通过以下方式访问 largedataset 数据框中的“sex”（在计算机术语中称为列）变量

largedataset$sex

例如，您想统计 sex 的频率

> table(largedataset$sex)

您可以附加数据框，以便可以直接调用变量

> attach(largedataset)
> table(sex)
> detach() #cancel attaching

基本数据管理

R 被设计为一个分析系统，而不是像 SPSS 这样的集成环境。与 SPSS 不同，R 没有像电子表格一样的环境用于数据输入。通常情况下，数据使用不同的软件（例如数据库、电子表格软件，如 OO.o Calc）输入，然后如上所述导入到 R 中。对于快速的一次性计算，您可以在 R 中进行数据输入。例如，如果您想计算十名患者的平均年龄（30、31、32、34、35、36、37、30、40、45），您可以使用 c() 函数将数据输入 R 中。

> pt_age <- c(30,31,32,34,35,36,37,30,40,45)

您可以通过其名称调用新创建的对象 pt_age...

> pt_age

...然后计算十名患者的平均年龄。

> mean (pt_age)