전문 통계 지식은 부족하지만 생존분석이 꼭 필요한
의료인들을 위한 R 생존분석 안내서!
ㆍ 생존분석에 필요한 최소한의 수학 지식부터 생존분석의 개념과 용어까지, 통계 지식이 부족한 의료인들도 쉽게 접근할 수 있도록 차근차근 설명한다.
ㆍ 대표적인 생존분석 모형들을 소개하고, R 프로그램을 이용해 실제로 분석을 수행해볼 수 있도록 예제 데이터와 R 코드를 제시한다.
ㆍ R 생존분석 결과를 표와 그래프로 도출하는 방법을 담아 의료인들이 자신의 데이터로 분석한 결과를 의학 연구 및 논문에 적용할 수 있도록 한다.
ㆍ 이 책의 독자들을 위해 저자가 직접 개발한 R 패키지로 한층 손쉽게 생존분석을 수행할 수 있는 방법을 소개한다.
생존분석은 ‘어떤 사건이 일어날 때까지의 시간’을 관심 있는 반응변수로 하는 통계적인 방법으로, 질병, 치료, 사망 등을 다루는 의학연구에서 많이 사용되는 분석방법이다. 그러나 의학 분야에서의 중요성에 비해 많은 의료인들이 막연히 어렵게 생각하는 분석방법이기도 하다. 저자는 수학적·통계적 전문지식이 부족한 의료인들이 보다 쉽게 생존분석의 개념을 이해하고, R 프로그램을 이용한 분석을 수행할 수 있도록 이 책을 저술하였다. 그래서 가능한 한 복잡한 수학공식이나 이론의 나열을 피하고, 생존분석에 꼭 필요한 수학지식과 이를 바탕으로 한 생존분석의 핵심 개념과 원리를 간결하고 명확하게 설명한다. 이를 바탕으로 독자들은 R을 이용한 실질적인 생존분석 수행 능력을 기를 수 있을 것이다.
이 책에서는 본격적인 생존분석에 앞서 1장에서 지수와 로그, 최소한의 미분 등, 생존분석을 이해하는 데 꼭 필요한 ‘최소한의 수학 지식’을 먼저 점검한다. 2장에서는 생존분석의 개념부터 용어 및 표기까지 차근차근 짚어나가며 생존분석이 생소한 독자들을 친절하게 안내한다. 3장부터는 여러 가지 생존분석 모형들을 설명하고, 예제 데이터와 R 코드를 제시하여 직접 분석을 수행해볼 수 있도록 한다. 특히 생존분석의 결과를 표와 그래프로 만드는 방법을 담아 의료인들이 자신의 데이터로 분석한 결과를 논문작성 및 연구에 적용할 수 있도록 하였다.
저자는 이 책의 독자들을 위해 직접 개발한 autoReg 패키지와 interpretCI 패키지를 CRAN을 통해 배포하였으며, 저자가 만든 R 패키지를 이용하는 방법은 이 책의 ‘부록’에서 소개하고 있다. 이를 통해 독자들은 보다 손쉽게 생존분석을 수행할 수 있을 것이다. 또한, 이 책이 R 입문서는 아니기에 R에 관한 기초적인 내용을 직접 다루지는 않지만, R 프로그램과 패키지를 설치하는 기본적인 방법은 ‘부록’에서 간략하게 소개하여 참고할 수 있도록 하였다.
1장 최소한의 수학지식
1 꼭 필요한 지수의 확장
2 지수함수
3 역함수
4 로그함수
5 자연로그의 밑 e
6 최소한의 미분
7 실전 예제
2장 생존분석 소개
1 생존분석이란 무엇인가?
2 자료의 중도절단
3 용어와 표기
3장 Kaplan-Meier 생존곡선과 로그순위검정
1 KM 생존곡선
2 로그순위검정
4장 콕스비례위험모형
1 콕스PH모형에 적합시킨 여러 모형의 비교
2 콕스PH모형식
3 콕스PH모형의 강점
4 콕스PH모형에서 회귀계수의 추정
5 위험비의 계산
6 콕스PH모형을 이용한 보정된 생존곡선
7 콕스가능도
8 여러 개의 공변량이 있을 때 콕스부분가능도
5장 비례위험 가정의 평가
1 그래프를 이용하는 방법
2 잔차를 이용한 적합도 평가
3 적합도 검정
6장 층화된 비례위험모형
1 비례위험 가정 검정
2 층화된 콕스모형
3 층화된 콕스모형의 위험함수
4 상호작용이 있는 층화된 콕스모형
7장 시간의존공변량-콕스비례위험모형의 확장
1 스탠포드 심장이식 연구
2 예측 가능한 시간의존변수
8장 모수적 회귀모형을 사용한 생존분석
1 가속실패시간모형
2 지수분포모형
3 와이블모형
4 와이블모형에서 변수의 선택과 모형 진단
5 로그로지스틱모형...
9장 군집생존자료분석
1 군집생존자료분석에 사용할 데이터
2 주변모형
3 프레일티모형
4 ashkenazi 데이터 분석
5 retinopathy 데이터 분석
10장 재발사건 생존분석
1 계수과정접근
2 계수과정접근의 일반적인 데이터 형태
3 계수과정모형과 방법
4 로버스트 추정
5 계수과정접근법의 결과
6 층화된 콕스모형 접근
7 R을 이용한 층화된 콕스 분석
8 4가지 방법에 의한 분석 정리
11장 경쟁위험 생존분석
1 경쟁위험의 예
2 Byar 데이터
3 각각의 경쟁위험을 분리된 모형에 적합시키는 방법
4 독립성 가정
5 누적발생률함수
6 누적조건부확률함수
부록 1 : R 패키지의 설치
부록 2 : autoReg 패키지를 이용한 생존분석
참고문헌
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문건웅 [저]
가톨릭대학교 의과대학 순환기내과 교수이다. 1990년에 가톨릭대학교 의과대학을 졸업한 후 줄곧 대학병원에 근무하면서 협심증, 심근경색과 같은 관상동맥질환자의 중재시술을 담당하고 있고, 2004년 이후 현재까지 가톨릭대학교 부속 성빈센트병원 순환기내과에서 교수로 재직 중이다. 2001년 정보처리기사 1급 자격증을 취득하였고, 2014년에는 Coursera(www.coursera.org)를 통해 Johns Hopkins 대학의 Data Science라는 제목의 Specialization course 9개 과목을 모두 수료하였다. 2015년부터 mycor, moonBook, ztable 등 13개의 R 패키지를 개발하여 CRAN(CRAN.r-project.org)을 통하여 배포하고 있다. 2015년 저서 《의학논문 작성을 위한 R 통계와 그래프》(대한민국학술원 우수학술도서 선정)와 《웹에서 클릭만으로 하는 R 통계분석》을 출간하였으며, ‘웹에서 하는 R 통계’ 서버(Web-R.org)를 직접 운영하고 있다. 2016년에는 저서 《Learn ggplot2 Using Shiny App》(Springer)을 출간하였다. 2022년 1월 《의료인을 위한 R 생존분석》의 독자를 위해 직접 개발한 autoReg 패키지와 interpretCI 패키지를 CRAN을 통해 배포하였으며 이 두 패키지는 “January 2022 : Top 40 New CRAN Packages”에 선정되었다.
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