ggscitable包通过曲线拟合深度挖掘一个陌生数据库非线性关系

很多新手刚才是总是觉得自己没什么可以写的，自己不知道选什么题材进行分析，使用scitable包+ggscitable包后这个完全不用担心，选题多到你只会担心你写不完，写得不够快。
既往咱们使用scitable包交互效应深度挖掘一个陌生数据库，今天咱们来介绍ggscitable包通过曲线拟合深度挖掘一个陌生数据库非线性关系，还是使用上次的数据，来自一个私人数据库

温馨提示:最后有视频，看视频更加理解透彻

先导入R包和数据

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

这个是个来自私人创建的医院内部数据库，我一个朋友的，变量我就不解释了，这个数据有141个变量，605个数据。变量非常多。我们先把变量导出来

dput(names(bc))

像"SID", “REGDATE”, “REGUID”, "Q1"这些变迁。日期人员的变量没有什么意义，直接删掉，然后定义我们需要研究的全部变量

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")

然后定义一下咱们研究的类型，统一定义为“glm”

使用organizedata2函数进行数据整理，开启探索模式

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

上图函数提示上面的变量都被删除了。咱们再out中提出整理好的数据，所有变量和分类变量

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

上面这些步骤和sctable包都是一样的，接下来要定义分析的所有变量和结局变量

##定义要分析的变量和结局变量
var<-allVars
ggexplore(data = data,x=var,y= "Q3806")

各种各种非线性关系图就出来了，一共又几十张，向上面这种U型结构是非常适合写文章的。

刚才咱们定义的是结局变量，看哪个变量和结局又关系，我们也可以定义观察变量X变量，看哪个变量和X有关系。假设你有一个牛逼的指数，例如下面这些，可以快速找到和指数相关的结局

这次我换个charls数据，我自己提取的，

library(survival)
library(ggscitable)
setwd("E:/公众号文章2024年/charls数据库/class5") #设置你放数据文件的地址
bc<-read.csv("data.final.csv",sep=',',header=TRUE)
str(bc)

这个数据中有个TYG指数（甘油三酯葡萄糖指数），假设我想看哪个结局和这个指数相关，前面的整理数据步骤都是一样的

dput(names(bc))
allVars <-c("age", "sex", "edu", "smoking", "married", "drink", "wc", "bmi", 
            "TC", "HDL", "weight", "TG", "LDL", "FBG", "hba1c", "TYG", "Hypertension", 
            "CVD", "New.diabetes", "sbp", "Lipid.drug","time")
out<-organizedata2(data = bc,allVars = allVars,family=family,username=username,token=token,explore = T)
data<-out[["data"]]
fvars<-out[["factorvarout"]]
allVars<-out[["allVars"]]

整理好数据后直接分析，定义x=“TYG”，Y这里放入所有变量

var<-allVars
ggexplore(data = data,x="TYG",y=var)

上面这些只是一部分，够咱们写好多篇文章了。下面还有视频介绍