도서상세정보
Detail Information
의학 보건학 연구자를 위한 R 메타분석 = R meta-analysis for medicine & public health researchers
저자
출판사
출판일
20190905
가격
₩ 25,000
ISBN
9788955662290
페이지
247 p.
판형
182 X 257 mm
커버
Book
책 소개
R 메타분석에 필요한 기초적인 패키지 사용법과 데이터 및 함수 설정 방법을 친절하게 안내한다. R을 활용한 기본적인 중재 메타분석에서부터 고급 메타분석 기능인 네트워크, 진단검사, 용량-반응 메타분석까지 폭넓게 아우른다. 베이지안 방법과 빈도주의 방법을 모두 적용할 수 있는 R 분석 방법을 소개하고 비교를 위해 기존 Stata 분석 결과까지 제시하였다.
통계학을 전공하지 않은 일반 연구자들의 눈높이에 맞추어 어려운 통계학 이론보다는 메타분석의 실질적인 수행 방법을 서술하는 데 집중하였으며, 독자들이 R 프로그램에서 직접 실행해볼 수 있도록 의학ㆍ보건학 관련 다양한 예제사례와 코드를 함께 실었다. 본문의 내용을 하나씩 따라가다 보면 초보자도 쉽고 빠르게 R 메타분석을 익힐 수 있도록 체계적으로 구성하였다.
통계학을 전공하지 않은 일반 연구자들의 눈높이에 맞추어 어려운 통계학 이론보다는 메타분석의 실질적인 수행 방법을 서술하는 데 집중하였으며, 독자들이 R 프로그램에서 직접 실행해볼 수 있도록 의학ㆍ보건학 관련 다양한 예제사례와 코드를 함께 실었다. 본문의 내용을 하나씩 따라가다 보면 초보자도 쉽고 빠르게 R 메타분석을 익힐 수 있도록 체계적으로 구성하였다.
목차
1장 R 중재 메타분석
1 메타분석
1-1 메타분석 프로그램 소개
1-2 효과크기
1-3 효과크기 계산
2 R의 “meta” 패키지를 이용한 중재 메타분석
2-1 연속형 예제자료
2-2 이분형 예제자료
2-3 유병률 예제자료
2-4 자료 유형에 상관없는 메타분석
3 결론
부록: R 중재 메타분석 코드
2장 R 네트워크 메타분석
1 네트워크 메타분석의 이해
1-1 네트워크 메타분석의 통계적 접근
1-2 네트워크 메타분석의 기본 원리
1-3 네트워크 메타분석의 가정
2 R의 “gemtc” 패키지를 이용한 베이지안 네트워크 메타분석
2-1 이분형 예제자료
2-2 연속형 예제자료_평균의 차이
2-3 연속형 예제자료_표준화된 평균의 차이
3 R의 “netmeta” 패키지를 이용한 빈도주의 네트워크 메타분석
3-1 이분형 예제자료
3-2 연속형 예제자료
4 베이지안 vs 빈도주의, R vs Stata에 따른 네트워크 메타분석 결과 비교
4-1 효과크기 비교
4-2 일관성 검정 결과 비교
4-3 치료 간 비교우위 선정 비교
부록: R 네트워크 메타분석 코드
3장 R & Meta-DiSc 진단검사 메타분석
1 진단검사 메타분석의 이해
1-1 진단검사 요약추정치
1-2 진단검사 메타분석 모형
1-3 효과크기 계산
2 R의 “mada” & “meta” 패키지를 이용한 진단검사 메타분석
2-1 데이터 코딩 및 불러오기
2-2 요약추정치
3 Meta-DiSc를 이용한 진단검사 메타분석
3-1 데이터 코딩 및 불러오기
3-2 요약추정치
4 결론
부록: R 진단검사 메타분석 코드
4장 R 용량-반응 메타분석
1 용량-반응 메타분석의 이해
1-1 용량-반응 메타분석 모형
1-2 노출용량 결정하기
2 R의 “dosresmeta” 패키지를 이용한 용량-반응 메타분석
2-1 이분형 예제자료
2-2 연속형 예제자료
3 결론
부록: R 용량-반응 메타분석 코드
1 메타분석
1-1 메타분석 프로그램 소개
1-2 효과크기
1-3 효과크기 계산
2 R의 “meta” 패키지를 이용한 중재 메타분석
2-1 연속형 예제자료
2-2 이분형 예제자료
2-3 유병률 예제자료
2-4 자료 유형에 상관없는 메타분석
3 결론
부록: R 중재 메타분석 코드
2장 R 네트워크 메타분석
1 네트워크 메타분석의 이해
1-1 네트워크 메타분석의 통계적 접근
1-2 네트워크 메타분석의 기본 원리
1-3 네트워크 메타분석의 가정
2 R의 “gemtc” 패키지를 이용한 베이지안 네트워크 메타분석
2-1 이분형 예제자료
2-2 연속형 예제자료_평균의 차이
2-3 연속형 예제자료_표준화된 평균의 차이
3 R의 “netmeta” 패키지를 이용한 빈도주의 네트워크 메타분석
3-1 이분형 예제자료
3-2 연속형 예제자료
4 베이지안 vs 빈도주의, R vs Stata에 따른 네트워크 메타분석 결과 비교
4-1 효과크기 비교
4-2 일관성 검정 결과 비교
4-3 치료 간 비교우위 선정 비교
부록: R 네트워크 메타분석 코드
3장 R & Meta-DiSc 진단검사 메타분석
1 진단검사 메타분석의 이해
1-1 진단검사 요약추정치
1-2 진단검사 메타분석 모형
1-3 효과크기 계산
2 R의 “mada” & “meta” 패키지를 이용한 진단검사 메타분석
2-1 데이터 코딩 및 불러오기
2-2 요약추정치
3 Meta-DiSc를 이용한 진단검사 메타분석
3-1 데이터 코딩 및 불러오기
3-2 요약추정치
4 결론
부록: R 진단검사 메타분석 코드
4장 R 용량-반응 메타분석
1 용량-반응 메타분석의 이해
1-1 용량-반응 메타분석 모형
1-2 노출용량 결정하기
2 R의 “dosresmeta” 패키지를 이용한 용량-반응 메타분석
2-1 이분형 예제자료
2-2 연속형 예제자료
3 결론
부록: R 용량-반응 메타분석 코드
저자소개
고려대학교에서 역학 및 의료정보학을 전공하여 보건학 박사학위를 받았다(M.P.H., Ph.D.). 식품의약품 안전처와 식품의약품 안전평가원에서 메타분석과 위해도 평가 자문위원을 역임했다. 서울대학교 외 여러 기관에서 통계학(메타분석) 특강을 진행했으며 주요 SCI(E) 저널 논문 심사위원을 지냈다. 현재 순천향대학교 서울병원 임상분자생물학연구소 연구원으로 활동 중이다.
주요 저서로 《임상자료와 약품유전체 상관성 검증을 위한 근거기반 메타분석 안내서》(식품의약품안전평가원)가 있다. 논문으로는 SCI(E) 30여 편이 있으며 〈중재 메타분석을 위한 STATA 명령어〉(Journal of Health Informatics and Statistics), 〈STATA를 이용한 진단검사 정확도 메타분석〉 (보건정보통계학회지), 〈STATA 명령문을 이용한 용량-반응 메타분석〉 (Journal of Health Informatics and Statistics), 〈네트워크 메타분석: STATA를 활용한 적용과 실제〉 (Epidemiolog y and Health), 〈유전체 연관 환자-대조군 연구의 메타분석: 적용과 실제〉 (Epidemiology and Health), 〈Efficacy and safety of prostatic arterial embolization: Systematic review with meta-analysis and meta-regression〉 (Journal of Urology) 등이 있다.
주요 저서로 《임상자료와 약품유전체 상관성 검증을 위한 근거기반 메타분석 안내서》(식품의약품안전평가원)가 있다. 논문으로는 SCI(E) 30여 편이 있으며 〈중재 메타분석을 위한 STATA 명령어〉(Journal of Health Informatics and Statistics), 〈STATA를 이용한 진단검사 정확도 메타분석〉 (보건정보통계학회지), 〈STATA 명령문을 이용한 용량-반응 메타분석〉 (Journal of Health Informatics and Statistics), 〈네트워크 메타분석: STATA를 활용한 적용과 실제〉 (Epidemiolog y and Health), 〈유전체 연관 환자-대조군 연구의 메타분석: 적용과 실제〉 (Epidemiology and Health), 〈Efficacy and safety of prostatic arterial embolization: Systematic review with meta-analysis and meta-regression〉 (Journal of Urology) 등이 있다.
서평
기본 중재 메타분석에서 고급 메타분석까지 아우르는 R 메타분석 안내서!
R 프로그램은 뛰어난 확장성과 접근성으로 점차 통계 프로그램의 주류로 자리 잡고 있다. 누구나 무료로 내려받을 수 있고 메타분석의 다양한 예제들을 실습할 수 있는 R은, 통계 프로그램을 새로 익혀서 앞으로의 연구에 꾸준히 활용하고자 하는 연구자들에게 유용하고 효율적인 도구이다. 또한 이러한 R의 특성은 누구나 쉽게 메타분석에 접근하도록 도움을 주고자 하는 저자의 연구 사명과도 일치한다. 앞서 저서인《메타분석 - forest plot에서 네트워크 메타분석까지》에서 Stata를 이용한 네트워크 메타분석을 소개했던 저자가 이번에는 R을 활용한 메타분석방법을 친절하게 안내한다.
메타분석은 선행 연구 결과들을 통합하여 쉽게 이해할 수 있도록 계량적인 분석 결과를 산출하는 통합적 연구 방법의 하나이다. 기존 Stata에서 베이지안 네트워크 메타분석을 하기 위해서는 소스 코드를 이용하여 프로그래밍을 해야 해서 통계분석보다 컴퓨터 언어 학습에 더 치중하게 되는 경우가 종종 생긴다. 이 책에서는 이러한 불편함을 보완하기 위해 베이지안 방법과 빈도주의 방법을 모두 적용할 수 있는 R을 이용한 분석 방법을 소개한다. 기존의 Stata 분석 결과와의 비교도 제시하여 여러 가지 통계 프로그램을 사용하는 독자들의 이해를 돕는다. 이 책을 통해 의학ㆍ보건학 연구자들은 물론, 다양한 분야의 연구자들이 메타분석 통계 방법을 각자의 연구에 활용하는 데 실질적인 도움을 얻을 수 있을 것이다.
이 책의 특징
● R 메타분석에 필요한 기초적인 패키지 사용법과 데이터 및 함수 설정 방법을 친절하게 안내한다.
● R을 활용한 기본적인 중재 메타분석에서부터 고급 메타분석 기능인 네트워크, 진단검사, 용량-반응 메타분석까지 폭넓게 아우른다.
● 베이지안 방법과 빈도주의 방법을 모두 적용할 수 있는 R 분석 방법을 소개하고 비교를 위해 기존 Stata 분석 결과까지 제시한다.
● 통계학을 전공하지 않은 일반 연구자들의 눈높이에 맞추어 어려운 통계학 이론보다는 메타분석의 실질적인 수행 방법을 서술하는 데 집중하였다.
● 독자들이 R 프로그램에서 직접 실행해볼 수 있도록 의학ㆍ보건학 관련 다양한 예제사례와 코드를 함께 실었다. 본문의 내용을 하나씩 따라가다 보면 초보자도 쉽고 빠르게 R 메타분석을 익힐 수 있도록 체계적으로 구성하였다.
R 프로그램은 뛰어난 확장성과 접근성으로 점차 통계 프로그램의 주류로 자리 잡고 있다. 누구나 무료로 내려받을 수 있고 메타분석의 다양한 예제들을 실습할 수 있는 R은, 통계 프로그램을 새로 익혀서 앞으로의 연구에 꾸준히 활용하고자 하는 연구자들에게 유용하고 효율적인 도구이다. 또한 이러한 R의 특성은 누구나 쉽게 메타분석에 접근하도록 도움을 주고자 하는 저자의 연구 사명과도 일치한다. 앞서 저서인《메타분석 - forest plot에서 네트워크 메타분석까지》에서 Stata를 이용한 네트워크 메타분석을 소개했던 저자가 이번에는 R을 활용한 메타분석방법을 친절하게 안내한다.
메타분석은 선행 연구 결과들을 통합하여 쉽게 이해할 수 있도록 계량적인 분석 결과를 산출하는 통합적 연구 방법의 하나이다. 기존 Stata에서 베이지안 네트워크 메타분석을 하기 위해서는 소스 코드를 이용하여 프로그래밍을 해야 해서 통계분석보다 컴퓨터 언어 학습에 더 치중하게 되는 경우가 종종 생긴다. 이 책에서는 이러한 불편함을 보완하기 위해 베이지안 방법과 빈도주의 방법을 모두 적용할 수 있는 R을 이용한 분석 방법을 소개한다. 기존의 Stata 분석 결과와의 비교도 제시하여 여러 가지 통계 프로그램을 사용하는 독자들의 이해를 돕는다. 이 책을 통해 의학ㆍ보건학 연구자들은 물론, 다양한 분야의 연구자들이 메타분석 통계 방법을 각자의 연구에 활용하는 데 실질적인 도움을 얻을 수 있을 것이다.
이 책의 특징
● R 메타분석에 필요한 기초적인 패키지 사용법과 데이터 및 함수 설정 방법을 친절하게 안내한다.
● R을 활용한 기본적인 중재 메타분석에서부터 고급 메타분석 기능인 네트워크, 진단검사, 용량-반응 메타분석까지 폭넓게 아우른다.
● 베이지안 방법과 빈도주의 방법을 모두 적용할 수 있는 R 분석 방법을 소개하고 비교를 위해 기존 Stata 분석 결과까지 제시한다.
● 통계학을 전공하지 않은 일반 연구자들의 눈높이에 맞추어 어려운 통계학 이론보다는 메타분석의 실질적인 수행 방법을 서술하는 데 집중하였다.
● 독자들이 R 프로그램에서 직접 실행해볼 수 있도록 의학ㆍ보건학 관련 다양한 예제사례와 코드를 함께 실었다. 본문의 내용을 하나씩 따라가다 보면 초보자도 쉽고 빠르게 R 메타분석을 익힐 수 있도록 체계적으로 구성하였다.