前言

生物醫學現象變化萬端，因果關系錯綜復雜。多變量、大樣本已經成為醫學數據的常態，多元數據分析方法在醫學研究和實踐中的應用越來越廣泛。復雜的多元統計分析計算離不開軟件。R是一款免費的開源軟件，具有強大的統計計算與可視化功能。本書使用R語言，結合精選的醫學實例介紹常用的多元統計分析方法。

統計分析方法只有在實際的應用中才能得到最直接、最生動的驗證。本著“讓非統計專業讀者易理解”的原則，本書強調實戰和應用，著重介紹多元統計分析的思路和方法、R語言實現和結果解釋，盡量淡化統計公式的推導和計算過程。全書共分11章，分別為緒論、多元數據可視化、多元數據的組間比較、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析、結構方程模型、典型相關分析、偏最小二乘回歸分析、對應分析，基本涵蓋了醫學研究中常用的多元統計方法。為方便讀者學習，書末附有多元統計分析中用到的矩陣運算的R語言實現。本書在介紹經典的統計方法的同時，注意吸收與醫學科研實踐密切相關的前沿方法以及相關R包的使用。

本書假定讀者有一定的統計學基礎，了解R語言的基本用法。書中配有大量的案例解析和程序示例，以及使用R繪制的圖形，所有代碼均在R 4.1.2環境下運行通過。書中每一章都配有習題，書末附有習題參考答案。書中示例和習題的數據集和源程序文件可以從異步社區（https://www.epubit.com）下載。書中所有R語言的函數均會帶上小括號，以便同普通文本區分開來。書中代碼和輸出部分以淺灰色背景呈現，采用Courier New字體。除了安裝R后自帶的核心包，本書還用到了其他一些R包，這些包都可以從R的綜合網站CRAN自由獲取。在R控制臺輸入下面的命令可以一次性安裝這些包（按照在書中出現的順序）：

> install.packages(c("StatMatch", "philentropy", "vcd", "MVN", "car",
+     "ggplot2", "corrplot", "GGally", "aplpack", "fmsb", "mclust", 
+     "ggpubr", "MSG" ,"ICSNP", "tidyr", "profileR", "biotools", 
+     "mclust", "ggpubr", "NbClust", "cluster", "class", "klaR", "rpart",
+     "randomForest", "caret", "FactoMineR", "factoextra", "pls", "lavaan", 
+     "psych", "semPlot", "CCA", "CCP", "gplots"))

本書適合臨床醫學、公共衛生及其他醫學相關專業的高年級本科生或研究生使用，亦可作為其他專業讀者和科研工作者進行數據分析的參考書。讀者可以從頭至尾逐章學習，也可以根據自己遇到的實際問題有選擇地在相應章節找到解決方案。

本書參閱了許多國內外教材和資料，并引用了部分示例數據，在此向相關作者表示衷心的感謝。此外，特別感謝人民郵電出版社的王峰松編輯和吳晉瑜編輯在本書出版過程中給予的支持和協助。

由于作者水平有限，書中難免有不妥和疏漏之處，歡迎讀者提出批評、意見和建議，我的電子郵箱地址是zhaojun@hbmu.edu.cn。在醫學大數據時代，讓我們抓住機遇，共同努力與進步！

趙　軍

于湖北十堰