At udforske data

Når data er klargjort, skal udforskning og beskrivelse udføres med stor omhu. Kendskab til datas natur er fundamentalt for et godt slutresultat. Analytikeren skal have godt kendskab til variablernes natur, fordelinger, missingness (manglende data), korrelationer og så videre. For at udforske data kræves både funktioner i base R og funktioner i andre pakker. Disse pakker er afgørende for en adækvat og effektiv udforskning og beskrivelse. Vi vil ikke bruge klassiske øvelsesdata (f.eks. gapminder eller mpg), fordi de mangler flere vigtige variabeltyper (eksempelvis overlevelsesdata, datovariabler osv.). Vi vil i stedet bruge data fra et klinisk studie kaldet Right Heart Catetherization (RHC), som kan downloades med koden nedenfor.

Vi begynder med at downloade RHC til harddisken (computeren) og sorterer derefter variablerne i alfabetisk rækkefølge. Sorteringen er uden betydning og foretages kun, for at variablerne skal have samme rækkefølge i vores data frame som i Tabel 1, hvor variablerne forklares. Heldigvis behøver du ikke at kende nogen detaljer om variablerne i RHC, men det kan være rart at bruge et minut på variabellisten for at få en fornemmelse af, hvilke data vi arbejder med.

## Importér data
rhc <- read.csv("https://hbiostat.org/data/repo/rhc.csv", header = TRUE)

## Sortér kolonnerne alfabetisk
rhc <- select(rhc, sort(names(rhc)))

## Inspicér data
head(rhc)
adld3p <int> age <dbl> alb1 <dbl> amihx <int> aps1 <int> bili1 <dbl> ca <chr> card <chr> cardiohx <int>
0 70.25098 3.500000 0 46 1.0097656 Yes Yes 0
NA 78.17896 2.599609 0 50 0.6999512 No No 1
NA 46.09198 3.500000 0 82 1.0097656 Yes Yes 0
NA 75.33197 3.500000 0 48 0.3999634 No No 0
NA 67.90997 3.500000 0 72 1.0097656 No Yes 0
0 86.07794 3.099609 0 38 1.0097656 No No 0

Uddrag af RHC-data. Variabelforklaringen følger i Tabel 1.

Tabel 1. Forklaringer på variablerne i RHC-data.

Variabel Definition
Adld3p ADL (activity of daily living)
Age Age
Alb1 Albumin
Amihx Definite Myocardial Infarction
Aps1 APACHE score
Bili1 Bilirubin
Ca Cancer
Card Cardiovascular Diagnosis
Cardiohx Acute MI, Peripheral Vascular Disease, Severe Cardiovascular Symptoms (NYHA-Class III), Very Severe Cardiovascular Symptoms (NYHA-Class IV)
Cat1 Primary disease category
Cat2 Secondary disease category
Chfhx Congestive Heart Failure
Chrpulhx Chronic Pulmonary Disease, Severe Pulmonary Disease, Very Severe Pulmonary Disease
Crea1 Creatinine
Das2d3pc DASI ( Duke Activity Status Index)
Death Death at any time up to 180 Days
Dementhx Dementia, Stroke or Cerebral Infarct, Parkinson’s Disease
Dnr1 DNR status on day1
Dschdte Hospital Discharge Date
Dthdte Date of Death
Edu Years of education
Gastr Gastrointestinal Diagnosis
Gibledhx Upper GI Bleeding
Hema Hematologic Diagnosis
Hema1 Hematocrit
Hrt1 Heart rate
Immunhx Immunosupperssion, Organ Transplant, HIV Positivity, Diabetes Mellitus Without End Organ Damage, Diabetes Mellitus With End Organ Damage, Connective Tissue Disease
Income Income
Liverhx Cirrhosis, Hepatic Failure
Lstctdte Date of Last Contact
Malighx Solid Tumor, Metastatic Disease, Chronic Leukemia/Myeloma, Acute Leukemia, Lymphoma
Meanbp1 Mean blood pressure
Meta Metabolic Diagnosis
Neuro Neurological Diagnosis
Ninsclas Medical insurance
Ortho Orthopedic Diagnosis
Paco21 PaCo2
Pafi1 PaO2/FIO2 ratio
Ph1 PH
Pot1 Potassium
Psychhx Psychiatric History, Active Psychosis or Severe Depression
Ptid Patient ID
Race Race
Renal Renal Diagnosis
Renalhx Chronic Renal Disease, Chronic Hemodialysis or Peritoneal Dialysis
Resp Respiratory Diagnosis
Resp1 Respiratory rate
Sadmdte Study Admission Date
Scoma1 Glasgow Coma Score
Seps Sepsis Diagnosis
Sex Sex
Sod1 Sodium
Surv2md1 Support model estimate of the prob. of surviving 2 months
Swang1 Right Heart Catheterization (RHC)
Temp1 Temperature
Transhx Transfer (> 24 Hours) from Another Hospital
Trauma Trauma Diagnosis
Urin1 Urine output
Wblc1 WBC
Wtkilo1 Weight

Forklaring på variablerne i RHC.

I de kommende kapitler gennemgås forskellige typer af udforskning og beskrivelse.