Prerequisites

R 可視為統計數學軟體, 也是一種程式語言, 而近年來的發展, R 更成為資料科學的熱門的工具之一. R 是一個免費的統計分析軟體 (open-source, GNU General Public License), R 由一群跨國際的志工人員組成的 {R} 核心發展組織 (R core-development team) 所維持, 運作與持續更新發展.

目前對初學者的 R 入門學習有二大主要論點, 一為學習使用 R Base 原始語言與原始套件, 二為直接學習外部套件, 如 ggplot2, tidyverse 系統. 無論哪一種方式各有其優缺點. 個人認為對未來必須經常性使用 R 進行資料分析工作的初學者, 則建議先學習使用 R Base 原始語言. 對於未來僅在少數時間必須使用 R 進行資料分析工作, 或是僅在統計學上課使用, 則建議學習 ggplot2, tidyverse 等外部套件. 至於已經具有其他程式語言基礎, 則二者學習方式無多大差別. 作者個人對學習使用 R Base 原始語言與原始套件的介紹, 可參考 R 程式語言與醫學統計.

目前有許多 R 書籍, 寫作本書主要是為了個人上課方便使用, 假設讀者沒有太多統計資料分析概念或經驗, 也無程式語言寫作經驗. 本書的主要寫作對象為醫師或醫學研究人員, 以及使用 R 輔助學習統計的大學生為主. 本書使用 R bookdown package 寫作 (Xie 2020), 方便隨時更新內容.

本書前面章節資料使用醫學相關資料或是基礎統計學相關資料, 先降低資料的複雜性有助於了解 R 統計程式語言的核心, 後面章節再導入大數據分析. 本書關於 R base 多數摘取本人 R base 內容, R 程式語言與醫學統計, 後面章節主要介紹使用 ggplot2, tidyverse 系統套件進資料分析工作, 主要參考來源 https://r4ds.had.co.nz/ 與 https://rstudio-education.github.io/hopr/. 但學習歷程很難將二者完全切割, 通常會交錯並進.

References

Xie, Yihui. 2020. Bookdown: Authoring Books and Technical Documents with R Markdown. https://github.com/rstudio/bookdown.