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这要看你的数据量，如果巨大，可能是要用SPSS。如果数据量不是很大，EXCEL也是可以的，只是要自己运用函数额处理。
excel只能做简单的数据处理，稍微难度些的建模分析，则需要用spss或者r等，一般毕业设计中都是不承认excel的吧
1、内容不同：《R语言医学数据分析实战》主要关注医学数据的分析和处理，包括数据清洗、数据探索、统计分析和可视化等方面；而《R语言实战》包括更广泛的应用领域，如金融、市场营销、社交网络等，涉及的内容也更加丰富。2、着眼点不同：《R语言医学数据分析实战》更注重医学领域的数据应用，着重介绍了医学研究中常用的数据分析方法，包括生存分析、均值比较、分类器建模等；而《R语言实战》则更着重于解决实际问题，着重介绍了R语言在各个领域中的应用方法和技巧。
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。
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。
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 （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：
在r中看函数源代码：在R中，代码可以分为如下几个级别：首先，是你输入了函数对象名称，你可以直接看到代码的，如要获得函数对象fivenum的代码，就只需要在Console中键入函数对象名称fivenum就可以得到如下结果：function (x, = TRUE){xna <- (x)if ()x <- x[!xna]else if (any(xna))return((NA, 5))x <- sort(x)n <- length(x)if (n == 0)(NA, 5)else {n4 <- floor((n + 3)/2)/2d <- c(1, n4, (n + 1)/2, n + 1 - n4, n) * (x[floor(d)] + x[ceiling(d)])}}
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。
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 （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：
关于论文怎么写。标准步骤如下 1、论文格式的论文题目：（下附署名）要求准确、简练、醒目、新颖。 2、论文格式的目录 目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录） 3、论文格式的内容提要： 是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。...
测序行业的蓬勃发展，带来微生物组学日新月异的变化。目前，单一组学的文章不断“贬值”，前沿研究的目光从单一组学逐步拓展至多组学对贯穿分析，即结合多个组学的分析角度，从多个层面阐述生物学机制。
微生物多组学贯穿分析策略十分丰富：如常见的16s与宏基因组贯穿分析，可以验证物种的特征、丰富功能的探究；而16s与代谢组的贯穿分析思路同样常见于高分文章中，通过16s探究不同处理/环境下菌群的物种组成变化，结合代谢组对应的代谢物的变化，进而找到不同处理/环境下引发细菌丰度差异最终导致代谢表型差异的机制。参考阅读《选好思路和方法，给自己一篇多组学高分文章 》
在16s与代谢组贯穿分析中，相关性热图是一个重要的分析手段，主要用于逐一呈现细菌物种与代谢物间的相关性高低，是筛选潜在关联的物种与代谢物的主要途径，对于下游的实验起到指导意义。此类相关性热图在高分文章中频繁出现，足见其重要性（图1、图2）。
图1 物种代谢物热图（2015，Cell Host& Microbe，IF= ）[1]
图2 物种代谢物热图（2018，NatureMedicine，IF=）[2]
那么，该如何画出此类高分文章中的相关性热图呢？这里，以16s与代谢组的数据为例，向大家分享如何使用R语言进行两个组学数据的相关性计算、绘制相关性热图。
1.加载R包
library(psych)
library(pheatmap)
library(reshape2)
2.读入数据
phy <(file = "", sep = "t", header = T, 1)
图3 微生物丰度信息表格
met <(file = "", sep = "t", header = T, 1)
图4 代谢物丰度信息表格
3.计算相关性、p值
cor <(phy, met, method = "pearson",adjust= "none")
cmt <-cor$r
pmt <- cor$p
head(cmt)
head(pmt)
4.数据保存
<-cbind(rownames(cmt),cmt)
( "",sep= "t",)
图5 相关性系数表格
<-cbind(rownames(pmt),pmt)
( "",sep= "t",)
图6 p值表格
df <-melt(cmt, "cor")
df$pvalue <- (pmt)
head(df)
(df,file= "",sep= "t")
图7 关系对信息
5.绘制显著性标记
if(!(pmt)){
ssmt <- pmt<
pmt[ssmt] <- '**'
smt <- pmt > pmt <
pmt[smt] <- '*'
pmt[!ssmt&!smt]<- ''
} else{
pmt <- F
}
6.绘制相关性热图
mycol<-colorRampPalette(c("blue","white","tomato"))(800)
pheatmap(cmt,scale = "none",cluster_row = T, cluster_col = T, border=NA,
display_numbers = pmt,fontsize_number = 12, number_color = "white",
cellwidth = 20, cellheight =20,color=mycol)
图8 R语言绘制的物种+代谢物相关性热图
pheatmap(cmt,scale = "none",cluster_row = T, cluster_col = T, border=NA,
display_numbers = pmt, fontsize_number = 12, number_color = "white",
cellwidth = 20, cellheight = 20,color=mycol，filename= "")
参考文献
[1]Kostic AD, Gevers D, Siljander H, et al. The dynamics ofthe human infant gut microbiome in development and in progression toward type 1diabetes. Cell Host Microbe. 2015;17(2):260–
[2]Hoyles, Lesleyet al. “Molecular phenomics and metagenomics of hepatic steatosis innon-diabetic obese women.” Nature medicine vol. 24,7 (2018):1070-1080. doi: 原文
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 （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：