r语言在生物医学领域的应用如下：
R语言在医学科学研究中应用广泛，典型的应用包括：机器学习技术可以帮助研究人员构建和改进机器学习模型，建立影响治疗效果的变量；统计学分析可以帮助研究人员确认实验结果是有意义的或不可信的；R语言支持高级图形，可以帮助研究人员清楚地表达结果。
此外，R语言还提供数据预处理、建模和分析的工具和框架，从而使得研究者能够更有效地运用自己的精力和时间，以更快的速度完成研究。
总的来说，R语言是一种实用的软件，可以帮助研究人员快速进行医学研究，从而更快地获得结果。R语言的优势在于涵盖的范围较广，提供的功能较强，可扩展性强，而且可以免费使用。因此，建议研究人员在研究过程中尽可能多地使用R语言，以更好地实现研究目标。
我们日常所说的R语言，R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。
转自医学方
2019-07-4 Alexander
流行病学或者医学论文中，对研究对象基本情况的描述通常以表格的形式进行，并且放在结果部分的开头，即Table 1，主要内容是研究对象一般情况和研究变量或协变量的分组展示。
前几天文章修回过程中，花了两天时间分析数据，修改文章，其中有近1天的时间都在手动录入数据（从R studio里把分析结果整理到Excel或者word），这样除了花费时间外，还非常容易出错。之前一直想找时间通过R markdown把制作表格的过程程序化，可是效果并不理想。
这次痛定思痛，先从table 1开始，发现了几个不错的方法。其中一种个人觉得可读性和可编辑性都比较强，于是学习了一下，作为一个非常实用的工具分享给大家。
这里主要参考一篇博客Fast-track publishing using knitr: table mania，对细节进行了加工和注释。
1 数据的准备
数据主要来自于boot包的melanoma。加载后，看下数据的基本结构。
接下来对数据进行简单的整理，为后续分析做准备；
将分类变量定义为因子型并设置标签（这里建议设置一个新的变量，仅用于table 1的制作，不影响后续的分析）；
2 安装和加载R包 Gmisc
后面两个包是加载“Gmisc”时要求加载的。
3 自定义函数、制作表格
根据已有函数自定义函数，并制作表格。定义一个函数，输入数据集的变量并得到该变量的统计结果：
函数定义完成后，建立一个空的列表，以储存每个变量的分析结果，并进行分析，将结果储存在列表中：
将所有结果merge到一个矩阵中，并建立rgroup（table1第一列的变量名） 和 n.rgroup（table 1第一列每个变量的行数）：
结果如下：
当然，有些情况下，需要多加一个分组标题栏（column spanner），该怎么加呢？
如下：
结果如下：
4 导出结果
在R studio viewer窗口点击白色按钮，即可在浏览器中打开，然后复制粘贴到word可以进一步加工修饰。
是不是很刺激呢。 应该还有其他的导出方法，不过这个已经很方便了。
拓展功能选
⒈ 二分类变量只显示一个（比如男性和女性）。只要在getDescriptionStatsBy的"show_all_values"参数设置为FALSE即可；
⒉ 显示缺失值。getDescriptionStatsBy的"useNA"参数设置为"ifany"，表示如果有缺失值就显示缺失值情况；如设置为“no”，表示始终不显示缺失值情况；“always”则表示无论是否有缺失值都显示缺失值情况；
⒊ Total一列是可以去掉的，getDescriptionStatsBy的"add_total_col"参数设置为FALSE即可。
不足之处
⒈ 差异性检验是采用非参的方法，虽然没有错，但是一般符合参数检验条件的数据还是要使用参数检验的方法，这里可以自行检验后再修改P-value；
⒉ Mean (SD)的展示形式有个括号感觉有点别扭，还不知道怎么去掉，有方法的小伙伴欢迎分享交流。
另外有一些其他的制作table 1的R包，比如table 1（R包的名字）包，tableone包，还有其他生成表格的R包（plyr等），个人浏览下来感觉这个最容易理解和掌握，其他包的功能有兴趣的可以再自行挖掘对比。
原文链接：
医学生有必要学r语言。
R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
诸位大概都知道，统计分析领域常用的语言包括SPSS、SAS、Stata，因素，它们统称为统计分析软件。R语言也是一种数据分析工具。
R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种交互式实现。
它是完全免费,开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。
R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境,语法通俗易懂,很容易学会和掌握语言的语法。
R语言其实就是一种环境平台。它提供平台，而统计分析研究和计算机研究人员可以将各自通过编程形成的统计分析方法以打包（package）的方式放在R语言平台上，供一般的统计分析者直接使用。
我们可以不懂统计分析原理，但是我们可以通过写一句命令就可以让软件调用统计分析包帮我执行某一个统计分析。
R语言的开放性， 它的更新速度比一般统计软件,如,SPSS,SAS等快得多。最新的统计分析方法，最复杂的方法都能在R语言上发现。
由于它比SPSS、SAS、Stata，注重于编程，相对来说学习起来具有一定难度，但它属于傻瓜式的编程。你能想到的所有统计相关的工作，R都可以非常简洁的用几行命令帮你完成。
一、医学检验论文写作要点1、选题要小，开掘要深；不要题目很大，内容却很单薄。2、写作前要读好书、翻阅大量资料、注意学术积累，在这个过程中，还要注重利用网络，特别是一些专业数据库3、"选题新、方法新、资料新"的三新原则（老板教导的）4、"新题新做"和"小题大做
二、论文写作的技巧（一）优秀论文的要素 :1、正确选题；2、合适的切入点；3、简洁明了；4、说清自己的贡献；5、可靠的 /可重现的结果；6、可重复的过程；7、好的文章结构和逻辑流程；8、精选的参考文献（二）优秀论文的误区：1、Idea 越多越好；2、一味追求革命性的，突破性的成果；3、数学、理论和公式越复杂越好--显示自己的聪明；4、追求最好，史无前例；5、显示权威性，引文中大量引用自己的论文。（三）写文章的条件 :1、与研究工作相关，确实有了好的想法，不是为了写而写；2、取得了有价值的成果，对学术界有贡献；3、实验成熟，经得起检验；4、已经需要记录下来和其他人分享（四）写论文的要点 :1、写出 3~4 层的纲要反复修改多次。2、从Introduction开写，回顾已有的工作。3、要声明文章结构，不要直接进入细节。4、声明工作的动机和基本原理，提出潜在的问题，自己进行回答。5、讲明自己工作与前人的不同，说明自己的贡献及其实际应用前景。6、最后写 Summary 和 Abstract,反复斟酌后确定标题。
医学科技论文的基本格式如下：
医学论文的基本格式包括六个部分：标题页、摘要、关键词、正文、参考文献、致谢。
1、标题页。
标题页是整篇文章的首要部分，需注明文章的题目、作者姓名、单位名称、通讯地址、联系方式等信息。
2、摘要。
摘要是文章的重要组成部分，应简洁明了地体现文章的主题、目的、方法、结果和结论。应注意措辞准确、简练精炼、层次分明，并应用规范的术语和单位。
3、关键词。
关键词是文章中所包含主题的必备要素，需要用一定的思考力，将文章所涉及的核心概念提炼出来，体现文章的学科特点和研究内容。一般而言，关键词应该在3-10个左右。
4、正文。
正文是论文的主要部分，其要求清晰准确、逻辑严密、数据可靠、实验方法规范。在写作过程中，应注意论点阐述是否连贯、是否确切表达作者的研究思路、研究方法的合理性和结果的可靠性。
研究方法：研究方法是整篇文章的核心，应该简单明了地叙述其整个过程和具体步骤，数据处理和统计方法也同样重要。
结果与讨论：在结果描述中，必须必须直接、客观地呈现实验所得到的数据和相关分析。在讨论中应注意结合结果进行对比分析，解释出现的问题，发掘创新性的见解，并与其他文献加以印证和研究。
5、参考文献。
参考文献为文章打上详实的注脚和背景知识，反映了作者对某一问题的全面性和深刻性理解。格式应规范统一，内容也应具有可靠性和可信度。
6、致谢。
致谢是对于任何一篇论文来说都不可少的部分。撰写时，可以感谢各种条件和来源，如机构、家庭、教师、同学等。需要注意的是，致谢不宜过长，过分夸张，应该恰当合适。
