今日は、研究対象の集団の特性を見ていきたいと思います。
ここでの臨床データは、測定数値などの連続変数を対象にします。
臨床データのファイル名は「clinical.txt」にしました。
number Age HT BW BMI Waist HｂA1c Adiponectin IL.6 Leptin
1 51 169.5 52.8 18.37784 72.5 5.2 19.6 1.9 1.3
2 54 167.0 59.2 21.22701 NA 6.3 8.4 22.6 1.2
3 55 170.5 59.4 20.43326 79.0 6.5 5.5 1.9 3.4
4 52 182.8 61.3 18.34459 70.2 5.5 6.9 0.9 2.2
:
:
単語と単語をタブで区切ったファイルです。
（上のデモでは、スペース区切りになってしまっているようです）
では、Rで作業を行います。
作業ディレクトリをファイル「clinical.txt」を置いたフォルダに変更します。
> setwd("/Users/document/study")
データフレーム「clinical」に格納します。
> clinical(read="" table="" clinical="" txt="" header="TRUE)
前回と同じように、データフレーム「clinical」にデータファイルの中身がちゃんと入っているかどうか確認してください。
summary関数を使うと、データの統計的な要約を見るこでができます。
データフレーム名「clinical」を入力し、Enterキーを押します。
> summary(clinical)
Age HT
Min. :42.00 Min. :149.0
1st Qu.:54.00 1st Qu.:156.6
Median :60.00 Median :165.0 ‥‥
Mean :58.06 Mean :164.2
3rd Qu.:62.00 3rd Qu.:169.5
Max. :69.00 Max. :182.8
次に、臨床データのうちBMIのヒストグラムを描いてみます。
PNG形式の画像ファイル「BMI_hist.png」に出力します。
hist関数を使用します。BMIの列を指定するには、「clinical$BMI」と書いてください。
> png('BMI_hist.png')
> hist(clinical$BMI, breaks=10, main="Histogram of BMI", xlab="BMI")
> dev.off()
作業ディレクトリに「BMI_hist.png」ファイルが作成されたか確認してみましょう。
オプションの数値やラベルを変えて、お好みの図を作成してください。
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