의학분야(의학 , 약학 , 보건학 ) 및 다양한 실무분야에서 사용 가능하도록 공들여 만든 생존분석 마스터 도서!
삶과 죽음을 오픈소스 R 을 활용하여 다뤄보는 RCode A to Z 지침서!

생존분석을 이해하기 위해 선행하여 학습해야 하는 기반 지식들부터 어려운 용어들까지 자세히 설명한다.
중도절단 , 카플란마이어 (Kaplan Meier), 생존함수 추정 , 로그순위검정 (log rank test), Cox 회귀분석 (Cox regression analysis) 등 알고자 하는 개념이 있다면 이 책을 활용하자.
이 책은 실제 통계학에서 강조되는 내용들부터 실무에서 주로 활용하는 내용까지를 모두 R Code 와 함께 제공하는 완벽한 지침서로서의 역할을 한다.
또한 의학 학회에서 최근 몇 년간 주로 사용되는 통계 테이블 및 그래프를 구현하는 방법도 함께 제공한다.
따라서 독자들은 책의 실습 내용을 자신이 보유한 데이터에 대입하여 연구 및 논문에 활용할 수 있다.

Ⅰ. 생존분석
1. 생존분석(survival analysis)이란?
2. censoring(중도절단)
3. 생존분석과 관련된 함수들

Ⅱ. R에서의 생존분석
1. 필수패키지 설치 및 데이터 확인
2. survival object 생성
3. Kaplan-Meier 생존분석
3-1. Kaplan-Meier의 누적한계 추정치
3-2. R에서 Kaplan-Meier method를 통한 생존함수의 추정
3-3. 수기로 계산해보는 Kaplan-Meier method를 통한 생존함수의 추정
3-4. R에서 Kaplan-Meier curve 구현
4. 로그순위검정(log-rank test)
4-1. 로그순위검정(log-rank test)이란?
4-2. R의 survdiff function을 활용한 두 생존함수의 차이 검정
4-3. 카이제곱분포와 관련된 R functions
4-4. R을 이용한 로그순위검정 (log-rank test)
4-5. 수기로 계산해보는 로그순위검정 (log-rank test)
5. Cox회귀분석(Cox regression analysis)
5-1. Kaplan-Meier분석 VS Cox회귀분석
5-2. Cox회귀분석(Cox regression analysis)이란?
5-3. 비례위험가정(proportional hazard assumption)
5-4. R을 이용한 위험함수h(t) 추정
5-5. R을 이용한 Cox회귀분석결과 그래프 생성
5-6. Testing proportional hazard assumption(비례위험가정 검증하기)
6. R을 활용한 생존분석 내용요약
6-1. R survival package, survminer package과 다양한 functions

Ⅲ. R에서의 생존분석 [활용편]
1. 필수패키지 설치 및 데이터 확인
2. survival object 생성
3. Kaplan-Meier 생존분석
4. 로그순위검정(log-rank test)
5. Cox회귀분석(Cox regression analysis)
6. Time-varying covariates and coefficients in Cox Regression models
7. Descriptive Statistics Tables
8. Swimmer Plot (의학 학회 및 보고자료 용도)

Ⅳ. 부록
1. 척도(Scale)에 관하여
2. iris dataset
3. Quiz [R code Answer]