엑셀파일 CSV로 변환해서 R로 불러오기 유튜브 영상에 이어 이번에는 강의록을 만들고 있습니다.통계를 독학 하시는 여러분께 도움이 되었으면 하는 바람입니다.김종엽 엑셀파일에 데이터를 모두 담아놓았다면, 통계분석을 위해 모아놓은 데이터를 R로 불어오는 과정이 필요하겠죠. 이 과정이 바로 R에 도전하는 많은 연구자가 진입을 포기하는 그 유명한 단계입니다. 다들 이렇게 이야기하던군요. “R은 어찌나 어려운지, 파일 조차 열어볼 수가 없더라고요.” 맞습니다. R에서 데이터를 불러오는 과정은 지금까지 여러분이 사용하던 여러 프로그램과 사뭇 달라 익숙하지 않습니다. 익숙하지 않으면 어렵고요. 위로의 말씀을 드리자면, 절대 여러분 혼자만 여러운 건 아니라는 사실 입니다. 실제로 유튜브에 올려놓은 제 강의 동영상 중에..

안녕하세요.깜신 김종엽입니다. 앞 영상에서는 생존분석 결과를 그래프로 미리 살펴봤습니다.물론, 그래프만으로도 결과를 우리는 충분히 유추할 수 있죠.하지만, P value와 Hazard Ratio, 95%신뢰구간이 없으면 뭔가 허전하잖아요?!논문으로 출판할 수도 없고요. 이번 시간에는 그래서Log Rank Test와 Cox Regression Test를 이용해서 해당 통계값들을 찾아보도록 하겠습니다.그럼 여러분의 통계 공부에 포스가 함께 하길 바랍니다.

안녕하세요.깜신 김종엽입니다. 이번 영상에서는 생존분석결과를 그래프로 그리는 방법을 알아보도록 하겠습니다.생존분석 결과는 실제로 생존을 분석한 경우와 질병의 유병률을 비교하는 경우가 조금 다른데요. 생존분석의 경우는 처음에는 모두 생존해 있는 상태에서 사망하는 환자가 발생하면서 그래그가 점차 감소하는 방향으로 그려지지만유병률 분석에 있어서는 처음에는 모두 질병이 없는 상태에서 시작해서 유병률이 점차 늘어나는 방향으로 그래프가 그려지기 때문이죠 이해 못하셔도 상관 없습니다. 이번 영상을 보시면 모두 쉽게 이해하실테니까요.바로 시작하죠.여러분의 학습에 포스가 함께 하길 빕니다..

안녕하세요. 깜신 김종엽입니다. 이번 영상에서는 생존분석의 개념에 대해 알아보려고 합니다.언뜻 생각하면, 생존분석은 생존과 사망에 대한 결과만을 비교하는 분석법으로 여기기 쉽습니다. 하지만 그렇지 않죠.특정 조건에서 특정 질환의 유병률을 비교하는 것 또한 생존분석으로 가능한 일입니다. 그래서 암 관련 연구를 하시는 분뿐 아니라, 다양한 임상과에서 적용이 가능합니다.특히, 카이제곱분석과는 달리 많은 교란 변수를 통제할 수 있어서더욱 신뢰할 수 있는 결과를 만들어주죠. 이번 영상에서는 먼저 생존분석의 개념부터 설명드리려고 합니다.이후 2개의 영상을 더 만들어 생존분석 그래프를 그리는 방법과 통계값을 구하는 방법에 대해 알려드리겠습니다. 그럼 오늘도 화이팅입니다.아자아자~

안녕하세요.깜신 김종엽입니다. 이번 포스팅에서는 포아송 회귀분석을 알아봅니다.포아송 또는 푸아송이라고 불리는 회귀분석의 이름은 워낙 이국적이라서 한 번 들어본 분들은 기억 어딘가에 틀림없이 지워지지 않고 남아있을 겁니다. 또한, 활용 빈도도 로지스틱 회귀분석 만큼이나 아주 높고요.로지스틱 회귀분석은 결과가 둘 중 하나로 결정되는 연구에서 사용되었는데요.포아송 회귀분석은 결과가 비율일 때 사용한다는 게 가장 큰 차이점입니다. 예를 들어, 발생률, 사망률 등을 분석할 때 쓰인다는 거죠.보건의료통계에서 얼마나 자주 보일지 감이 오시죠?! 자, 포아송은 로지스틱까지 잘 따라오셨다면 절대 어렵지 않습니다.이번 영상 하나에서 개념설명부터 R스튜디오 따라하기까지 한 번에 보여드리겠습니다.그럼 바로 시작하시죠. 아자아자~

안녕하세요. 깜신 김종엽입니다. 35,36,37탄에 이어 이번 시간에도 로지스틱 이야기를 좀 더 하려고 합니다.35탄에서는 로지스틱회귀분석의 개념에 대해서 알아봤고36,37탄에서는 분석 방법을 실제로 따라해봤으니, 이번 포스팅에서는 로지스틱회귀분석을 통해 찾은 의미 있는 결과들을 그래프로 그려보려고 합니다. 어떻게요?아주 예쁘고, 직관적으로요.더구나 쉽게 말이죠. ^_____^ 이번 유튜브 영상을 찬찬히 보면서 따라하시면여러분도 이제 로지스틱회귀분석을 활용한 논문 작성에 뛰어들 준비를 모두 마치게 됩니다. 화이팅입니다. 아자아자!!