很多新手剛才是總是覺得自己沒什么可以寫的，自己不知道選什么題材進行分析，使用scitable包后這個完全不用擔心，選題多到你只會擔心你寫不完，寫得不夠快。
今天演示一下使用scitable包深度挖掘一個陌生數據庫

先導入R包和數據

library(survival)
library(scitable)
setwd("E:/r/test")
bc<-read.csv("qztp.csv",sep=',',header=TRUE)

這個是個來自私人創建的醫院內部數據庫，我一個朋友的，變量我就不解釋了，這個數據有141個變量，605個數據。變量非常多。我們先把變量導出來

dput(names(bc))

像"SID", “REGDATE”, “REGUID”, "Q1"這些變遷。日期人員的變量沒有什么意義，直接刪掉，然后定義我們需要研究的全部變量

allVars <-c("Q1120", "Q657", "Q344", "Q27501", "Q27502", "Q27503", "Q18805", "Q13028", "Q27272", "Q27271", "Q27269", "Q27270", "Q79", "Q82", "Q27410_1", "Q27410_2", "Q27410_3", "Q27410_4", "Q27410_5", "Q27410_6", "Q27410_7", "Q27410_8", "Q27410_9", "Q27410_10", "Q27410_11", "Q27410_12", "Q27410_13", "Q27410_14", "Q27410_15", "Q27273", "Q27277", "Q27406", "Q27291", "Q3806", "Q27204", "Q27279", "Q27278", "Q27297", "Q27284", "Q27299", "Q27282", "Q27280", "Q27283", "Q27205", "Q27507_1", "Q27507_2", "Q27507_3", "Q27507_4", "Q27507_5", "Q27507_6", "Q27506_1", "Q27506_2", "Q27506_3", "Q27506_4", "Q27506_5", "Q27506_6", "Q27506_7", "Q27508_1", "Q27508_2", "Q27508_3", "Q27508_4", "Q27508_5", "Q27201", "Q1865", "Q27192", "Q27206", "Q27207", "Q27208", "Q27286", "Q27358", "Q27359", "Q27302_1", "Q27302_2", "Q27302_3", "Q27302_4", "Q27302_5", "Q27302_6", "Q27302_7", "Q27302_8", "Q27302_9", "Q27302_10", "Q27302_11", "Q27302_12", "Q27302_13", "Q27302_14", "Q20503", "Q27407", "Q27301", "Q434", "Q592", "Q1432", "Q441", "Q368", "Q897", "Q374", "Q1066", "Q802", "Q804", "Q1671", "Q6000", "Q371", "Q572", "Q1308", "Q27509", "Q27510_1", "Q27510_2", "Q27510_3", "Q27510_4", "Q27510_5", "Q27510_6", "Q27510_7", "Q27510_8", "Q27510_9", "Q27510_10", "Q27510_11", "Q27510_12", "Q27510_13", "Q27510_14", "Q79.1", "Q79.2", "BMI", "Q27272.NEW", "Q27271.NEW", "Q13028.NEW", "Q27406.CS", "Q27406.CS.NEW", "Q18805.NEW", "Q1432.T3", "BMI.CS", "Q1432.T3.CONT", "Q344.CS", "白球比", "血淋比", "Q27278.NEW", "Q27278.NEW1", "Q27406.NEW", "Q1432YA")

然后定義一下咱們研究的類型，統一定義為“glm”

family<-"glm"   #你的研究類型

然后在organizedata2函數中放入數據和全部研究變量

out<-organizedata2(data = bc,allVars = allVars,family=family,username=username,token=token)

咱們可以看到函數報錯了，主要是Q27410_13這個變量只有一個類型，屬于不合格的變量需要刪掉

所以咱們要在allVars中刪除函數報錯，不合格的變量，直到沒有報錯位置。
有的人可能會說，變量太多了，自己一個個刪太麻煩了。函數還提供了一個探索模式

out<-organizedata2(data = bc,allVars = allVars,family=family,username=username,token=token,explore = T)

上圖函數提示上面的變量都被刪除了。咱們再out中提出整理好的數據，所有變量和分類變量

data<-out[["data"]]
fvars<-out[["factorvarout"]]
allVars<-out[["allVars"]]

整理好數據以后就可以進一步分析，假設咱們的研究變量、觀察變量和模型如下

x<-"Q1432"    #你研究的變量
y<-"Q3806"    #你的結局變量
family<-"glm"   #你的研究類型

這個時候我想先挖掘一下數據，看看哪些變量和Y關聯

var<-allVars
tb2<-scitb2(data=data,x=var,y=y,family = family,username=username,token=token)

小于0.05的變量都是和結局有關聯的，咱們來看下咱們關心的變量"Q1432"和結局的情況

咱們發現"Q1432"和結局并無關聯，是不是這個變量就沒有意義了呢？別急著下結論，咱們來進行更加深度的交互效應挖掘，其實就是看各個亞組之間，"Q1432"和結局和結局的關系分層這里放入所有的交互變量就行

Interaction<-fvars
tb5.a<-scitb5a(data=data,x=x,y=y,Interaction=Interaction,cov = cov3,family=family,username=username,token=token)

做了交互效應分析以后，咱們發現兩個問題，雖然"Q1432"和結局并無關聯，但是再Q27278這個亞組，當Q27278等于0的時候，"Q1432"和結局是線性相關的，理論上有一個亞組相關就可以寫一篇文章。
為什么會這樣，舉個簡單的例子，假設你要研究尿酸和痛經的關系？我們知道男性不可能痛經的，但是男性喝酒可能尿酸又高，你的數據中要是男性過多的化就會對結果造成影響，因此，性別就是一個混雜因素，性別分層以后就能得到女性尿酸和痛經的關系，等于是個消除混雜的處理。

交互效應中深度挖掘數據關聯通常有兩種情況：

**1.**在觀察變量和結局沒有關聯，亞組卻發現了有關聯意義（咱們數據的情況）

**2.**在觀察變量和結局有關聯，亞組中卻發現關聯明顯減弱了，拮抗效應，交互P值小于0.05。

第二種情況我拿個文章舉例說明

空腹血糖濃度之間的縱向關聯中國高血壓成人首次卒中：葉酸的影響干預

這篇文章說的是血糖濃度越高，腦梗死發生率越高

但是使用葉酸以后，血糖高的患者，腦梗風險明顯下降

表明葉酸是保護因素，其實做法很簡單，就是把是否使用葉酸做個分類變量，然后做個交互效應分析而已。寫法可以參照這篇文章。

我還想說的是再亞組分段中，咱們把Q1432也做了分段，看到再2這個2亞組中也是有關聯的

表明有可能Q1432有一段是有線性關聯的，咱們可以通過ggmgcv函數來觀察

library(ggscitable)
out2<-ggmgcv(data = data,x="Q1432",y="Q3806",family = "gaussian",username=username,token=token)

最后發現Q1432其實和結局是非線性關聯，當Q1432大于120左右，Q1432和結局是線性關聯。具體分析還是要通過分段和閾值分析。

最后展望一下

Sctb2和scitb5函數都是線性關系的判斷，將來會編寫一個圖形化判斷非線性數據關系的函數

看文字不明白的還有視頻介紹