Thread: Cập nhật hoá loạt bài giảng về ngôn ngữ R

Nguyễn Văn Tuấn
Giáo sư y khoa
Viện Nghiên cứu Y khoa Garvan
Trường lâm sàng St Vincent’s
Đại học New South Wales, Sydney, Australia

Tôi hân hạnh cập nhật loạt bài giảng về ngôn ngữ R cho phân tích dữ liệu. Tính từ ngày 9/4 đến nay, đã có thêm 10 bài giảng. Tổng cộng là 26 bài. Loạt bài giảng này đã nhận được sự theo dõi và khuyến khích của nhiều bạn. Một số bạn viết thư báo cho tôi biết rằng các bạn ấy đã áp dụng thành công những hướng dẫn trong các bài giảng trong các nghiên cứu và luận án. Tôi rất vui vì đã đóng góp gián tiếp cho các bạn. Loạt bài này sẽ còn tiếp tục và hướng đến các phương pháp "tiên tiến" hơn như phân tích biến cố, hồi qui logistic, hồi qui Cox, v.v...

Bài giảng 1: Giới thiệu phần mềm R

Bài giảng 2: Giao diện và tương tác với R

Bài giảng 3: Cách đọc ASCII file vào R

Bài giảng 4: Cách đọc dữ liệu từ Excel vào R

Bài giảng 5: Biên tập dữ liệu - phần 1

Bài giảng 6: Biên tập dữ liệu - phần 2

Bài giảng 7: Biên tập dữ liệu - phần 3

Bài giảng 8: Phân tích mô tả các biến liên tục

Bài giảng 9: Phân tích mô tả các biến phân nhóm

Bài giảng 10: t-test cho hai nhóm độc lập

Bài giảng 11: t-test (tiếp tục)

Bài giảng 12: Kiểm định phân bố chuẩn (test for normal distribution)

Bài giảng 13: Kiểm định Wilcoxon

Bài giảng 14: Kiểm định hoán vị (permutation test)

Bài giảng 15: Kiểm định 2 biến nhị phân

Bài giảng 16: Thông số R của biểu đồ

Bài giảng 17: Biểu đồ hộp (box plot)

Bài giảng 18: Biểu đồ sai số chuẩn (error bar plot)

Bài giảng 19: Biểu đồ thanh và phân bố (bar plot and histogram)

Bài giảng 20: biểu đồ tương quan đa biến (correlation matrix plot)

Bài giảng 21: Giới thiệu tỉ số nguy cơ (relative risk)

Bài giảng 22: Giới thiệu tỉ số odds (odds ratio)

Bài giảng 23: Giới thiệu phân tích phương sai (Anova)

Bài giảng 24: Phân tích hậu định (posthoc analysis)

Bài giảng 25: Phân tích phương sai phi tham số (Kruskal-Wallis test)

Bài giảng 26: Mô hình tuyến tính cho phân tích phương sai (linear model for Anova)