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第1回目はRで四則演算や論理演算を行うための初歩的な短いレッスンです。

重回帰分析で求めた点推定値、95%信頼区間、P-valueなどを表にして整理します。

ヒストグラムや箱ひげ図を用いて、数値変数の記述統計量をグラフィカルに表現します。群分けと群間の検定も行います。

名義変数の記述統計量をグラフィカルに表現します。

連続値を応答変数（転帰）とした線形回帰分析を、単回帰から重回帰へ、交互作用項の解析までおさらいします。線形回帰分析はロジスティック回帰分析を含む一般化線形モデルの基本です。

Lesson 10と11でちまちまと1行ずつ作っていた表を、"tableone" パッケージを使って一気に作ってしまいましょう。

前回に引き続き記述統計量を表にするところまでを学習します。今回は連続変数の作表です。

データフレームにアクセスし、名義変数の記述統計量（カウントと割合）を求め、群分けして1行作表するところまでを学びます。

臨床研究のデータを記録したスプレッドシートの作成と読み込み、選択基準を適用して研究対象を抽出することを学びます。

臨床研究で統計解析を行う場合、欠測値（欠損値ともいいます）などの特殊な値の扱いは避けることができません。慣れておきましょう。

Rで扱う様々なオブジェクト（入出力の対象となる様々なデータ構造）についてです。

データフレームにアクセスして様々なデータを利用することを学びます。

第5回目はデータフレームについてです。統計解析のデータセットを扱う際に、データフレームの操作に慣れることは避けて通れません。

第4回目は ベクター編後編です。ベクターの様々な使い方を解説します。

第3回目はベクターについての前編です。

第2回目は関数（function）について解説します。

Rの初歩的な短いレッスンです。 第1回目は四則演算です。