웹에서 하는 R 통계

그룹변수와 행변수를 선택하여 쉽게 표를 만들 수 있으며 그래프를 통한 자료 탐색과 여러가지 통계분석이 가능합니다. 자신의 데이타를 xlsx 또는 csv형식으로 업로드하여 분석을 할 수 있을 뿐 아니라 그 결과를 pdf또는 HTML형식으로 저장할 수 있읍니다. 또한 Plot을 원하는 크기로 저장할 수 있읍니다. 표가 보일때까지 잠시만 기다려주세요.


샘플 데이타를 선택 하시거나 자료를 업로드 하세요. (예전 엑셀의 xls 파일은 지원하지 않습니다. 꼭 xlsx 또는 csv파일로 바꿔 주세요.)


Preprocessing을 한 파일을 다운로드 받으시려면 아래버튼을 누르세요
download Preprocessed Data

표가 보이지 않으면 잠시만 기다려 주세요. 선택한 자료를 보여줍니다. 표가 나타난 후에 다른 메뉴로 이동하세요.

그룹 변수(열변수)와 행 변수를 선택하면 그룹별기술통계표를 보여줍니다.

그룹 변수(열변수) 선택

행 변수 선택

옵션 선택

선택후 표만들기버튼을 눌러주세요


          

여러 가지 기술통계를 보여줍니다. 아래 탭에서 하나를 선택해보세요.

download Report

모든 변수 또는 행 변수를 선택할 경우 단변량 플롯을 얻을 수 있으며 그룹변수를 선택한 경우 이변량 플롯을 얻을 수 있읍니다.

행 변수 선택


데이타에 있는 모든 연속형 변수에 대해 r 값과 p값, 기울기와 y 절편 테이블을 보여줍니다. p 값이 0.05이하인 셀은 색으로 구분합니다. 테이블의 아랫부분에 pairs 플롯이 표시됩니다. 자료에 따라 시간이 몇초 정도 걸리니 잠시 기다려주십시요.


상관분석할 변수들 선택



단순회귀 분석/다중회귀분석을 할 수 있읍니다. 반응변수를 하나 고른 후 설명변수(들)을 선택하고 회귀분석!! 버튼을 누릅니다.



          

glm() 함수를 이용한 로지스틱 회귀분석을 시행합니다. 이항변수를 반응변수로 선택하고 로지스틱 회귀분석 버튼을 누릅니다.



          

먼저 시간변수와 상태변수를 선택합니다. 두 변수 모두 숫자로 입력되어야 하며 상태 변수는 사망이나 사건(event)이 있을 경우 1로, 살아있거나 사건이 없는 경우 0으로 입력되어야 합니다. 설명변수를 선택하는 경우 harzard ratio가 계산됩니다. 준비된 경우 생존분석 버튼을 누릅니다.



          

          

ROC 커브 분석을 합니다. 먼저 0과 1로 코딩된 반응변수를 선택하시고 설명변수를 선택하신 후 ROC 커브분석을 누르세요. 하나의 설명 변수를 갖는 모형은 세개까지 만들수 있으며 모형에 따라 따로 그래프를 그릴 수도 있고 하나의 그래프에 세개의 커브를 그릴 수도 있읍니다. 두개의 모형을 선택한 경우 두개의 모형의 roc curve의 AUC가 다른지 검정하는 DeLong's test를 실시합니다.

하나의 설명변수를 갖는 모형

여러개의 설명변수를 갖는 모형

이때에는 후향적 제거 방법으로 단계적 회귀를 자동으로 실시하여 초기모형과 최종모형을 같이 보여줍니다.

그래프 옵션



            

회귀나 분류에 사용되는 Decision tree 방법을 시행합니다. party 패키지를 사용하여 recursive partitioning을 실시합니다.

설명변수선택



          

        

먼저 시간변수와 상태변수를 선택합니다. 두 변수 모두 숫자로 입력되어야 하며 상태 변수는 사망이나 사건(event)이 있을 경우 1로, 살아있거나 사건이 없는 경우 0으로 입력되어야 합니다. 설명변수를 선택하는 경우 harzard ratio가 계산됩니다. 준비된 경우 생존분석 버튼을 누릅니다.



          

        

R 명령어를 입력하여 실행하세요.



          

보고서 작성

통계 결과를 pdf 또는 HTML 형식의 보고서로 만듭니다.

Download

Powerpoint 형식

Plot 옵션

통계결과 plot을 png형식으로 내려받을 때 크기를 정합니다. 그림은 하나의 zip화일로 압축되어 다운로드됩니다.


Pubmed에서 초록을 찾아 WordCloud 를 만들어줍니다. 먼저 키워드/저널이나 저자를 입력하시고 Read from Pubmed 버튼을 누르세요. Pubmed로부터 초록 100개를 읽어들이는데 최대 5초 가량 걸립니다. 초록 갯수가 나타난 후 WordCloud Plot을 누르세요. WordCloud Plot을 누를 때마다 모양이 바뀝니다. 여러 옵션을 선택해보세요. Download Plots를 누르면 옵션에서 정한 갯수의 plot이 만들어져 하나의 zip화일로 download됩니다.

저자를 입력하면 키워드/저널은 무시됩니다.
download Plots download as pptx

                

R의 MatchIt 패키지를 사용하여 Propensity-Score Matching 을 실시합니다. 그룹 변수와 매칭할 변수를 선택하시고 Perform Matching ! 버튼을 누르세요. 실험군-대조군을 구분하는 그룹 변수는 실험군의 경우 1, 대조군의 경우 0으로 입력되어 있어야 합니다. 매칭 후 보고서를 인쇄하거나 매칭된 파일을 csv형식으로 다운로드할 수 있습니다. 매칭된 파일을 다운로드 후 그 파일을 이용해 통계처리하십시요. 보고서에는 논문작성에 필요한 citation 정보가 포함됩니다.

그룹변수 선택

매칭할 변수 선택


Principal Compenent Analysis에서는 R의 psych, FactoMineR 및 factoextra 패키지를 사용하여 Principal Componet Analysis(PCA)를 실시합니다. PCA에 사용될 연속형변수들을 선택후 Principal Component Analysis 버튼을 누르세요.행 이름이 있는 경우 행이름 변수를 선택하실 수 있읍니다.

연속형변수 선택

행이름 변수선택(option)

그룹변수선택(option)

Scree plot options

PCA plot options



          

논문 작성시에는 다음과 같이 인용하세요.