R语言是具有强大数据分析和可视化功能的统计分析软件，已成为医学领域数据分析和可视化的重要工具。本书分11章介绍R语言及其医学应用，包括R语言简介、R语言的数据结构、读写数据与程序、数据预处理等；同时介绍了基于R语言的数据可视化，包括使用R语言绘制条形图、饼图、直方图、盒形图，以及涉及的图形导出和par()函数、plot()函数操作，及使用ggplot2包绘制散点图、条形图、盒形图、小提琴图、直方图、密度图、韦恩图和热图等。此外，本书还重点介绍了基于R语言的医学大数据分析方法，包括常用描述统计量和分类变量列联表统计点、总体均数估计、假设检验、t检验、方差分析、卡方检验和非参数检验、多重回归分析、生存分析等，具有较强的实用性。 本书可供高等医药院校临床医学、公共卫生及其他相关专业本科生和研究生，以及医药卫生管理人员使用，亦可供数据分析师、统计学及大数据挖掘从业人员学习参考。

第1章 R语言简介
1.1 R语言
1.2 RStudio
1.3 R语言初探
1.4 查看R语言提供的文档
第2章 R语言的数据结构
2.1 R语言的一些基本语法
2.2 R语言的基本运算
2.3 向量
2.4 矩阵
2.5 数组
2.6 数据框
2.7 列表
2.8 因子
2.9 不同数据结构间的转换
第3章 读写数据与程序
3.1 R语言内置数据集
3.2 数据的输入
3.3 数据的输出
3.4 控制结构
3.5 函数定义
第4章 数据预处理
4.1 用基本包处理数据框
4.2 用dplyr包处理数据框
4.3 数据框的合并
4.4 缺失值的处理
4.5 大数据的处理策略
第5章 R语言初级绘图
5.1 条形图
5.2 饼图
5.3 直方图
5.4 盒形图
5.5 图形的导出
5.6 par(函数详解
5.7 plot(函数
第6章 R语言高级绘图
6.1 ggplot2包绘图
6.2 其他图形绘制
第7章 探索性数据分析
7.1 常用描述统计量
7.2 分类变量的列联表统计
第8章 常见统计分析
8.1 总体均数的估计
8.2 假设检验
8.3 t检验
8.4 方差分析
8.5 卡方检验
8.6 非参数检验
第9章 回归分析
9.1 简单线性回归
9.2 变量间的相关性
9.3 多重线性回归分析
第10章 Logistic回归分析
10.1 二分类的多重Logistic回归
10.2 无序多分类反应变量的Logistic回归
10.3 有序多分类反应变量的Logistic回归
第11章 生存分析
11.1 生存分析的方法
11.2 生存曲线的估计和比较
11.3 Cox回归