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Rの使い方：医療統計入門

けい@NFT/DeFi医師

R初心者に簡単に説明

統計ソフトって高いですよね。

さらにJMPなどでは有料なのにできない解析があります。

RやEZRなら無料で使用することができますし、望んだ解析のほとんどをすることができます。

Rはとても優れた統計ソフトですが、コードを理解する必要がありとっつきにくいのも事実です。

私もRに慣れるまで苦労しました。

特に私は医療系の研究をしているので、きれいなデータを使えることは少ないです。

図書館の解説本では「○○分布とは？」、「○○分布の作り方」などから解説が始まり、正直そこじゃない感が強かったです。

そこで、医療系の研究に特化したRの解説をしようと思いました。

なぜなら私の周りでRを使っている人が少なく、仲間が欲しかったからです。

ここでは、数か月前から使い始めた私が引っ掛かったポイントなどを踏まえ、なるべくわかりやすくRについて解説していきます。


Working Directoryの設定

まず、Working Directoryの設定をします。

方法は2つあります。

①クリックでの設定

RStudio右側の中段にある『Files』をクリックします。

使いたいデータが入っているファイルを開きます。

『More▼』をクリックします。

『Set As Working Directory』をクリックすれば完了です。

画像1

②コードを書く

setwd(" ")でWorking Directoryを設定します。​

setwd("C:\Users\ユーザー名\ファイル名\ファイル名")

使いたいデータが入っているフォルダを開きます。

画像2

赤い矢印で示したフォルダマークをクリックすると、赤い四角で示したアドレスバーにフォルダのパスが表示されます。

フォルダのパスをコピーして、setwd("ここ ")に貼り付けます。

その際『¥』を『\』に変更し実行します。

これでWorking Directoryの設定は完了です。


ここではWorking Directoryの設定の方法を2つ紹介しました。

無事スタートラインに立てましたね！！


データの読み込み

Rではcsvファイルを用意する必要があります。

csvファイルの作り方は、エクセルを保存する際にWindowsならば『csv(コンマ区切り)』を選択するだけです。

画像3

ここでは一つ例としてcsvファイルを共有します。

csvファイルの読み込みは『read.csv("ファイル名.csv")』で行います。

先ほどのcsvファイルを読み込むには

read.csv("Rexample.csv")

と入力し実行します。

このあと使いやすいように『df』の中にcsvの入れておきます。

このdfは任意で決めるので、abcでもrenshuでもなんでもよいです。

df <- read.csv("Rexample.csv")

無事に読み込まれたかを確認します。

View(df)を実行します。なお、Vは大文字です。

View(df)

画像4

RStudio上でもデータを確認することができました。

いよいよ解析のスタートです！！


2群比較

まず、『tableone』パッケージをインストールしましょう。

パッケージのインストール方法は2つあります。

①ツールを使う

RStudio上部のバーに表示されている『Tools』をクリックし、『Install Packages』を選択します。

Packagesにtableoneを入力し、Installをクリックすれば完了です。

②コードを使う

install.packages("tableone")を実行します。

install.packages("tableone")

これでtableoneパッケージを使用することができるようになりました。

使用前にtableoneライブラリを読み込んでおきます。

library(tableone)

CreateTableoneという機能で群間比較を行うことができます。

Createtableone(vars = 比較したいもの, strata = 比較するグループ, data = データ名, factorVars = varsに含まれる名義変数)

今回はMaleかFemaleかで、BMI, HT, DMに差があるか解析します。

varsにあたる比較したいものをbaseline（任意の文字列）に入れ込んでおきます。

baseline <- c("BMI", "HT", "DM")

varsに含まれる名義変数をbaseline_factor（任意の文字列）に入れ込んでおきます。

baseline_factor <- c("HT", "DM")

CreateTableOneを使用します。

table1 <- CreateTableOne(vars = baseline, 
                        strata = "Male", 
                        data =df,
                        factorVars = baseline_factor)

table1

上記を実行すると、患者背景の表が完成します。

画像5

3群比較も同様の方法でできます。

　

相関係数

相関係数はcor.test()を使用します。

ここでは例としてHbA1cとLDL-Cの相関係数を求めます。

cor.test(df$HbA1c, df$LDL.C, method="spearman")

rhoが相関係数です。

相関係数 -1、p値<0.05でHbA1cとLDL-Cに負の相関が有意に認められました。

画像6

相関係数を表した図を作成します。

libraryの"ggsci"と"tidyverse"を使用します。

libraryの使い方については、"tableone"の使用については上記を参考にしてください。

library(ggsci)
library(tidyverse)
plt <- ggplot(df, aes(x=HbA1c, y=LDL.C))
plt <- plt + geom_point()
plt <- plt + geom_smooth(method = "lm", se=FALSE)+theme_bw()+xlim(4,9)+ylim(20,200)+labs(x="HbA1c (%)", y="LDL-C (mg/dL)")

上記コードではggplotで図を作成しています。

画像7

x軸をHbA1c, y軸をLDL-Cとしています。

xlim, ylimで表示する範囲を指定できます。

labsで表示する軸のタイトルを変更できます。

わからなければコピペして自分が使いたいデータに当てはめることをお勧めします。

　

箱ひげ図

練習用のデータのうち、MaleとBMIの関係を示した箱ひげ図を作成します。

libraryの"tidyverse"を使用します。

library(tidyverse)
g <- ggplot(df, 
           aes(x = factor(Male), y = BMI))+
 labs(x="Male", y="BMI")+
 geom_boxplot(width=0.75, fill = c("#4682B4", "#C71585"))+
 theme_classic()
plot(g)

x軸がMale、y軸がBMIです。

labsで軸のタイトルを変更できます。

geom.boxplotのwidthで箱の横幅、fillで色の指定ができます。

画像8


ロジスティック回帰

練習データのEventsに対するMale、HT、DMのリスクを評価します。

glmを使用します。

glm_rslt <- glm (formula = Events ~ Male + HT + DM, 
                family = binomial(link = "logit"), data = df)

上記で代入したglm_rsltを用いて、オッズ比、95%信頼区間、p値を求めます。

coefでオッズ比、confintで95％信頼区間、summaryでp値を求めます。

coef(glm_rslt)  #オッズ比 confint(glm_rslt) #95％信頼区間
summary(glm_rslt) #p値

画像9

やや発展的ですが、下記コードを使用するときれいにまとまります。

pre <- exp(cbind(OR = coef(glm_rslt), confint(glm_rslt)))#OR and 95%CI
p <- summary(glm_rslt)#p value
p <- p$coefficients
rslt <- cbind(pre, p)
rslt
result <- rslt[-1,c(-4,-5,-6)]
result

画像10

　

重回帰

重回帰はロジスティック回帰とほぼ同様です。

lin <- glm(Events ~ BMI + SBP + HbA1c, data=df, family = gaussian(link = "identity"))
summary (lin)  #p値 coef(lin)  #オッズ比 confint(lin) #95%信頼区間

画像11

　

ROC曲線

libraryの"tidyverse"と"pROC"を使用します。

ます、EventsとBMIの関係について評価します。

ROC <- roc(Events ~  BMI, data = df, ci =TRUE)
ROC
r <- ggroc(ROC, size = 1, legacy.axes = TRUE)+
 geom_abline(color = "dark grey", size = 0.5)+
 theme_bw()+
 scale_y_continuous(expand = c( 0, 0 ))+scale_x_continuous(expand = c( 0, 0 ) )
plot(r)

画像12

複数のROC曲線を一つの図にまとめることもできます。

ROC <- roc(Events ~  BMI + LDL.C, data = df, ci =TRUE)
ROC
r <- ggroc(ROC, size = 1, legacy.axes = TRUE)+
 geom_abline(color = "dark grey", size = 0.5)+
 theme_bw()+
 scale_y_continuous(expand = c( 0, 0 ))+scale_x_continuous(expand = c( 0, 0 ) )
plot(r)

画像13

　

ここからはROC曲線のパラメーター求め方です。

AUC、感度、特異度、Best cutoff、Youden indexを求めます。

まずはAUCです。

ROC1 <- roc(Events ~ BMI, data = df, ci = TRUE)
ROC1

画像14

　

次に感度、特異度、Best cutoff、Youden indexです。

#Youden index
plot(ROC1, identity = TRUE, print.thres = "best", print.thres.best.method = "youden", legacy.axes = TRUE)

#Best cutoff
plot(ROC1, identity = TRUE, print.thres = "best", print.thres.best.method = "closest.topleft", legacy.axes = TRUE)

上記を入力するごとに数値が表示されます。

画像15

2つのROC曲線のAUCを比較することもできます。

ROC1 <- roc(Events ~ BMI, data = df, ci = TRUE)
ROC2 <- roc(Events ~ LDL.C, data = df, ci = TRUE)
roc.test(ROC1, ROC2)

画像16

Eventsに対するBMIとLDL-CのROC曲線をAUCで比較し、p値は0.8772です。

　

Rで作成した表のExcel (csv)での出力方法

表はExcelデータとして必要な時があります。

R上で作成した表をcsvファイルとして出力することができます。

上記の2群間比較で使用した表を使用します。

library(tableone)
baseline <- c("BMI", "HT", "DM")
baseline_factor <- c("HT", "DM")
table1 <- CreateTableOne(vars = baseline, 
                        strata = "Male", 
                        data =df,
                        factorVars = baseline_factor)

table1

画像17

write.csv(table1, "Working Directoryで指定したファイル/表の名前.csv")

でcsvファイルに出力されます。

画像18

出力先はWorking Directoryで指定したファイルです。


Rでtableの標準偏差を±に表示にする

統計の世界では賛否あるようですが、医学論文では標準偏差を±で表現することがあります。

tableoneではmean (SD)で表示されるため書き換える必要があります。

これを当初の私はcsvに出力してから手作業しておりましたが、手間で仕方がありませんでした。

以下のコードで解決しました。

library(tableone)
baseline <- c("BMI", "HbA1c", "HT", "DM")
baseline_factor <- c("HT", "DM")
table1 <- CreateTableOne(vars = baseline, 
                        strata = "Male", 
                        data =df,
                        factorVars = baseline_factor)

table1

tab1 <- print(table1)
tab1 <- gsub(" ", "", tab1) #スペースを消す
tab1 <- gsub("\\(", " \\(", tab1) #±に変更する部分にのみスペースを空ける
mean_sd <- c("BMI (mean (SD))", "HbA1c (mean (SD))")
tab1[mean_sd,] <- gsub("\\(", "\\± ", tab1[mean_sd,])
tab1[mean_sd,] <- gsub("\\)", "", tab1[mean_sd,])
table1

上記のコードを12行目から解説します。

ここではBMIとHbA1cについて標準偏差を±で表示したいとします。

tableoneで作成した表には余計なスペースがあるので消します。

tab1 <- gsub(" ", "", tab1) #スペースを消す

±に変更する部分にのみスペースを空けます。

tab1 <- gsub("\\(", " \\(", tab1) #±に変更する部分にのみスペースを空ける

±に変更したい項目をmean_sdに代入します。

mean_sd <- c("BMI (mean (SD))", "HbA1c (mean (SD))")

"(" を "±" に変えます。

tab1[mean_sd,] <- gsub("\\(", "\\± ", tab1[mean_sd,])

")" を消します。

tab1[mean_sd,] <- gsub("\\)", "", tab1[mean_sd,])

これで完成です。

画像19

これをcsvで出力すれば手作業不要です。

　

Rの表を四分位で表示する

医学論文ではしばしば標準偏差での記載が望ましくないデータに出会います。

その際は四分位範囲で記載する必要があります。

ここではSBP, DBPを四分位範囲で表示します。

library(tableone)
baseline <- c("BMI", "HbA1c", "SBP", "DBP","HT", "DM")
baseline_factor <- c("HT", "DM")
baseline_nonnormal <- c("SBP", "DBP") #四分位範囲で記載したいもの
table1 <- CreateTableOne(vars = baseline, 
                        strata = "Male", 
                        data =df,
                        factorVars = baseline_factor)
table1 <- print(table1, nonnormal = baseline_nonnormal)
table1

四分位範囲で記載したい項目をbaseline_nonnormalに代入します。

baseline_nonnormal <- c("SBP", "DBP") #四分位範囲で記載したいもの

nonnormalにこちらを指定して出力します。

table1 <- print(table1, nonnormal = baseline_nonnormal)

画像20

　　

Rで作成した図をパワーポイントで出力する【神機能】

このサイトを参考にしました。

パワーポイントでの編集もできるので、神機能だと思います。

　

gtsummaryの使い方

libraryのgtsummaryを使用すると一発でtableを出力することができます。

英語の解説が多いので、練習データでgtsummaryを使ってみます。

library(gtsummary)
library(tidyverse)
BASELINE <- df %>% 
 select(BMI, Male, HT, DM, HbA1c, LDL.C, SBP, DBP, Medication, Events) %>% 
 mutate(Male = factor(Male, labels = c("Male", "Female"))) %>% 
 tbl_summary(by = Male, missing = "no",
             type = list(c(BMI, HbA1c, LDL.C, SBP, DBP) ~ "continuous",
                         c(HT, DM, Medication, Events) ~ "dichotomous"),
             statistic = list(BMI ~ "{mean} ± {sd}",
                              HbA1c ~ "{mean} ± {sd}"),
             digits = list(c(BMI) ~ 1,
                           c(HbA1c) ~ 2, 
                           all_dichotomous() ~ c(0,1)),
             label = list(BMI ~ "Body mass index", 
                          HT ~ "HT, n (%)",
                          DM ~ "DM, n (%)",
                          HbA1c ~ "HbA1c, %",
                          LDL.C ~ "LDL-C, mg/dL",
                          SBP ~ "SBP, mmHg",
                          DBP ~ "DBP, mmHg",
                          Medication ~ "Medication, n (%)",
                          Events ~ "Events, n (%)"))%>% 
 add_p(pvalue_fun = ~style_pvalue(.x, digits = 3)) %>% 
 bold_p(t = 0.05) %>% 
 modify_header(label = "**Baseline characteristics**", stat_by = "**{level}**<br>n = {N}") %>% 
 add_overall(col_label = "**Overall**<br>n = {N}") %>% 
 modify_spanning_header(c("stat_1", "stat_2") ~ "**性別**") %>% 
 modify_footnote(update = everything() ~ NA)
BASELINE

これでこうです。

↓

画像21

便利すぎます。

以下、使い方です。

selectに使いたい項目を入力します。

select(BMI, Male, HT, DM, HbA1c, LDL.C, SBP, DBP, Medication, Events)

data flameではMaleを0か1で表現しているので、mutateでMaleとFemaleに表現し直しています。

mutate(Male = factor(Male, labels = c("Male", "Female")))

　

ここでは性別による違いを評価しているため、byにMaleを入力します。

typeでは連続変数か名義変数かを指定します。

statisticでは「平均±標準偏差」で記載したい項目を指定します。

digitsでは小数点第何位まで記載するかを指定します。

labelでは表での記載を変更できます。

tbl_summary(by = Male, missing = "no",
             type = list(c(BMI, HbA1c, LDL.C, SBP, DBP) ~ "continuous",
                         c(HT, DM, Medication, Events) ~ "dichotomous"),
             statistic = list(BMI ~ "{mean} ± {sd}",
                              HbA1c ~ "{mean} ± {sd}"),
             digits = list(c(BMI) ~ 1,
                           c(HbA1c) ~ 2, 
                           all_dichotomous() ~ c(0,1)),
             label = list(BMI ~ "Body mass index", 
                          HT ~ "HT, n (%)",
                          DM ~ "DM, n (%)",
                          HbA1c ~ "HbA1c, %",
                          LDL.C ~ "LDL-C, mg/dL",
                          SBP ~ "SBP, mmHg",
                          DBP ~ "DBP, mmHg",
                          Medication ~ "Medication, n (%)",
                          Events ~ "Events, n (%)"))

add_pのdigitsでp値の小数点を指定、bold_pで太字にするp値の値を指定します。

 add_p(pvalue_fun = ~style_pvalue(.x, digits = 3)) %>% 
 bold_p(t = 0.05)

ヘッダーの修正については**で挟むと太字になります**。

<br>で改行されます。

add_overallでoverallを追加でき、col_labelで表での記載を変更できます。

library(gtsummary)
library(tidyverse)
BASELINE <- df %>% 
 select(BMI, Male, HT, DM, HbA1c, LDL.C, SBP, DBP, Medication, Events) %>% 
 mutate(Male = factor(Male, labels = c("Male", "Female"))) %>% 
 tbl_summary(by = Male, missing = "no",
             type = list(c(BMI, HbA1c, LDL.C, SBP, DBP) ~ "continuous",
                         c(HT, DM, Medication, Events) ~ "dichotomous"),
             statistic = list(BMI ~ "{mean} ± {sd}",
                              HbA1c ~ "{mean} ± {sd}"),
             digits = list(c(BMI) ~ 1,
                           c(HbA1c) ~ 2, 
                           all_dichotomous() ~ c(0,1)),
             label = list(BMI ~ "Body mass index", 
                          HT ~ "HT, n (%)",
                          DM ~ "DM, n (%)",
                          HbA1c ~ "HbA1c, %",
                          LDL.C ~ "LDL-C, mg/dL",
                          SBP ~ "SBP, mmHg",
                          DBP ~ "DBP, mmHg",
                          Medication ~ "Medication, n (%)",
                          Events ~ "Events, n (%)"))%>% 
 add_p(pvalue_fun = ~style_pvalue(.x, digits = 3)) %>% 
 bold_p(t = 0.05) %>% 
 modify_header(label = "**Baseline characteristics**", stat_by = "**{level}**<br>n = {N}") %>% 
 add_overall(col_label = "**Overall**<br>n = {N}") %>% 
 modify_spanning_header(c("stat_1", "stat_2") ~ "**性別**") %>% 
 modify_footnote(update = everything() ~ NA)
BASELINE

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