R语言 医药卫生 数据处理

在医药卫生领域，R语言对于数据处理有很高的适用性。它提供了一系列强大的工具和包，有助于复杂的数据组织、清洗和分析。以下是R语言在医药卫生数据处理中的常见操作：

1. **数据加载**：
利用`readr`或`readxl`包读取Excel或CSV格式的医学研究数据，`data.table`或`dplyr`用于管理大型数据集。

2. **数据检查**：
使用`str()`检查数据结构，`summary()`快速了解数据摘要，`is.na()`找出缺失值。

3. **数据清洗**：
`na.omit()`处理缺失值，`complete.cases()`筛选出无缺失值的记录；`dplyr`包的`mutate()`和`select()`用于修改和提取特定列。

4. **数据转换**：
`factor()`将分类变量转换为因素，`as.Date()`处理日期和时间数据。

5. **数据整合**：
使用`merge()`和`join()`合并来自不同源的数据，`tidyr`包的`gather()`和`spread()`整理宽表到长表格式。

6. **重复值检测**：
利用`duplicated()`函数识别并处理重复观测。

7. **异常值检测**：
可通过绘制箱线图、密度图或Z-score方法查找潜在异常值。

8. **编码和标签**：
对于定性变量，可能需要使用`forcats`或`ordiplot`进行编码和可视化。

9. **标准化和归一化**：
对数值数据进行`scale()`或`zscore()`处理，使其具有可比性。

10. **描述性统计分析**：
计算基本的统计指标，如平均值、中位数、变异度等，并生成报告。

11. **预处理和特征工程**：
根据需求进行变量选择、降维（如主成分分析PCA）等。

12. **生存分析或时间序列数据处理**：
适用于医疗数据的时间依赖性，可以使用`survival`或`ts`包。