R: カラフルなグラフを作りたい

9グループの累積アウトカム発症率を、カラフルなKaplan-Meier曲線で表現したいのですが、どんな9色を使えばいいのでしょうか?そんな時には、色見本パッケージを活用するといいでしょう。今回はRColorBrewerパッケージを利用します。まずは、色見本一覧を表示してみます。

> install.packages("RColorBrewer", dependencies=TRUE)
> library(RColorBrewer)
> display.brewer.all()
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R: Kaplan-Meier曲線を作成する

今回はRを使って、論文用のきれいなKaplan-Meier曲線を作成するコマンドを紹介します。最終的にはこんなグラフが出来上がります。

quartz("km", height=3.7, width=3.7, pointsize=9, bg="white")
par(mar=c(3, 3.5, 1.5, 0.2))
plot(m1, fun="event", ylim=c(0, YLIM), lty=exlty, col=excol, axes=FALSE)
legend("topleft", rev(exname), lty=rev(exlty), col=rev(excol), bty="n")
XLIM <- 0:floor(max(m1$time) / 365.25)
XLABEL <- ifelse(XLIM%%2==0, XLIM, "")
axis(1, at=XLIM*365.25, labels=XLABEL)
axis(2, las=1)
title(main="  a", line=-1, adj=0, outer=TRUE)
title(xlab="Observational period (year)", line=2)
title(ylab="Cumulative probability of the incidence of outcome", line=2.5)
quartz.save(file="kaplan15.png", type="png")

StataでのKaplan-Meir曲線の作成方法は、「Stata: Kaplan-Meier曲線を作成する」をご覧下さい。

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Stata: mixed modelの教科書

先日Stataでmixed effects modelを勉強するための教科書としてちょっとだけ触れたJWR Twisk. Applied MIxed Model Analysis: A Practical Guide, 2019, Campbridge University Pressですが、とてもわかりやすく、初学者にオススメです。

JWR Twisk. Applied MIxed Model Analysis: A Practical Guide, 2019, Campbridge University Press
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R: sprintf()で数字の桁数を調整する

ハザード比の桁数を揃えて表示したいときに役に立つのがsprintfコマンドです。

spirntf(“%x.yf”, 数値)

x = 表示する桁数、y = 小数点以下の桁数

sprintf(“%6.2f”, 0.923847)ならば、小数点以下2桁、全体で6桁ですので、下記の通りです。[s]はスペースを表します。

[s][s]0.92

sprintf(“%5.3f”, 0.923847)ならば、

0.923

です。なお、sprintfの戻り値は数値ではなく、文字列ですので、ご注意下さい。