의학 연구를 위한 R

의료 데이터 관리와 Shiny, Quarto를 활용한 시각화 리포트 제작

문서와 스프레드시트만으로는 의미를 전달하기 어려운 연구 결과가 있지 않았나요? Shiny와 Quarto 기술을 습득하면 동적 시각화를 적극 활용한 리포트를 완성할 수 있습니다. 이 책과 함께 의료 데이터에 유용한 R 통계와 데이터 관리 및 분석 방식을 살펴보고, 완성된 코드를 다른 연구에도 활용할 수 있도록 패키지로 제작해 공유하는 방법까지 세세하게 알아봅시다. 마지막으로 Shiny와 Quarto를 통해 R 기반의 의료 데이터를 보기 좋은 연구 보고 자료로 정리해봅시다.

이 책의 특징
- 의학 연구에 대한 기본적인 의의와 작업 환경 설정부터 자세하게 설명합니다.
- 사례를 살펴보며 다중 선형 회귀, 로지스틱 회귀 등을 학습합니다.
- 바로 활용할 수 있는 기본 통계와 R 패키지 제작 및 공유 방식을 알아봅니다.
- 독자의 자가진단을 위한 장별 연습 문제를 제공합니다.

이 책이 필요한 독자
- R을 통한 데이터 관리 및 분석이 필요한 의학 관련 종사자
- 연구용 특수 데이터를 현장에서 어떻게 다루는지 알고 싶은 분
- 문서와 스프레드시트를 넘어 동적 시각화 리포트를 제작해보고 싶은 분
- 의료 데이터를 관리할 때 필요한 사고방식을 키우고 싶은 분

1장 의학 연구에 대한 이해
_1.1 의학 연구란?
_1.2 의학 연구와 R
_1.3 R을 사용한 의학 연구의 예시

2장 작업 환경 설정
_2.1 포싯 클라우드 사용법
_2.2 R 데이터 매니지먼트
_2.3 연습 문제

3장 기본 통계 및 시각화
_3.1 R을 사용한 기본 통계
_3.2 R을 사용한 시각화
_3.3 연습 문제

4장 의료 데이터 분석 사례
_4.1 회귀 분석
_4.2 다중 선형 회귀
_4.3 로지스틱 회귀 분석
_4.4 tableone
_4.5 jsmodule
_4.6 data.table 활용 사례
_4.7 연습 문제

5장 R 패키지 제작 및 공유
_5.1 개요
_5.2 패키지 제작 시나리오
_5.3 R 패키지 제작
_5.4 R 패키지 배포
_5.5 R 패키지의 설치
_5.6 연습 문제

6장 Shiny
_6.1 개요
_6.2 작업 환경 설정
_6.3 첫 번째 Shiny 애플리케이션
_6.4 코드 구성
_6.5 코드 해석
_6.6 Shiny 애플리케이션 구축
_6.7 Shiny 애플리케이션 배포
_6.8 연습 문제

7장 Quarto
_7.1 개요
_7.2 작업 환경 설정
_7.3 마크다운
_7.4 문서
_7.5 게시
_7.6 아티클
_7.7 슬라이드
_7.8 연습 문제

8장 부록
_8.1 표본 코호트 DB
_8.2 다양한 형태의 데이터 처리
_8.3 시맨틱 버전
_8.4 포뮬러
_8.5 깃허브
_8.6 R에서의 에러 검진 방법
_8.7 DT의 주요 옵션
_8.8 reactable의 주요 옵션
_8.9 고급 Shiny 개발
_8.10 주요 레이텍 문법
_8.11 고급 시각화
_8.12 pkgdown
_8.13 R 추가 학습

김진환 생명과학과 컴퓨터과학에서의 데이터를 넘어 생명을 살리는 것에 R로 기여하는 개발자. 개발뿐 아니라 지식과 경험의 공유, 그리고 고양이를 좋아합니다.
- 깃허브 github.com/jhk0530
- 링크드인 linkedin.com/in/jinhwan-kim
- 미디엄 jhk0530.medium.com