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。
今天演示一下使用scitable包深度挖掘一个陌生数据库

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”

family<-"glm"   #你的研究类型

然后在organizedata2函数中放入数据和全部研究变量

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

咱们可以看到函数报错了，主要是Q27410_13这个变量只有一个类型，属于不合格的变量需要删掉

所以咱们要在allVars中删除函数报错，不合格的变量，直到没有报错位置。
有的人可能会说，变量太多了，自己一个个删太麻烦了。函数还提供了一个探索模式

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"]]

整理好数据以后就可以进一步分析，假设咱们的研究变量、观察变量和模型如下

x<-"Q1432"    #你研究的变量
y<-"Q3806"    #你的结局变量
family<-"glm"   #你的研究类型

这个时候我想先挖掘一下数据，看看哪些变量和Y关联

var<-allVars
tb2<-scitb2(data=data,x=var,y=y,family = family,username=username,token=token)

小于0.05的变量都是和结局有关联的，咱们来看下咱们关心的变量"Q1432"和结局的情况

咱们发现"Q1432"和结局并无关联，是不是这个变量就没有意义了呢？别急着下结论，咱们来进行更加深度的交互效应挖掘，其实就是看各个亚组之间，"Q1432"和结局和结局的关系分层这里放入所有的交互变量就行

Interaction<-fvars
tb5.a<-scitb5a(data=data,x=x,y=y,Interaction=Interaction,cov = cov3,family=family,username=username,token=token)

做了交互效应分析以后，咱们发现两个问题，虽然"Q1432"和结局并无关联，但是再Q27278这个亚组，当Q27278等于0的时候，"Q1432"和结局是线性相关的，理论上有一个亚组相关就可以写一篇文章。
为什么会这样，举个简单的例子，假设你要研究尿酸和痛经的关系？我们知道男性不可能痛经的，但是男性喝酒可能尿酸又高，你的数据中要是男性过多的化就会对结果造成影响，因此，性别就是一个混杂因素，性别分层以后就能得到女性尿酸和痛经的关系，等于是个消除混杂的处理。

交互效应中深度挖掘数据关联通常有两种情况：

**1.**在观察变量和结局没有关联，亚组却发现了有关联意义（咱们数据的情况）

**2.**在观察变量和结局有关联，亚组中却发现关联明显减弱了，拮抗效应，交互P值小于0.05。

第二种情况我拿个文章举例说明

空腹血糖浓度之间的纵向关联中国高血压成人首次卒中：叶酸的影响干预

这篇文章说的是血糖浓度越高，脑梗死发生率越高

但是使用叶酸以后，血糖高的患者，脑梗风险明显下降

表明叶酸是保护因素，其实做法很简单，就是把是否使用叶酸做个分类变量，然后做个交互效应分析而已。写法可以参照这篇文章。

我还想说的是再亚组分段中，咱们把Q1432也做了分段，看到再2这个2亚组中也是有关联的

表明有可能Q1432有一段是有线性关联的，咱们可以通过ggmgcv函数来观察

library(ggscitable)
out2<-ggmgcv(data = data,x="Q1432",y="Q3806",family = "gaussian",username=username,token=token)

最后发现Q1432其实和结局是非线性关联，当Q1432大于120左右，Q1432和结局是线性关联。具体分析还是要通过分段和阈值分析。

最后展望一下

Sctb2和scitb5函数都是线性关系的判断，将来会编写一个图形化判断非线性数据关系的函数

看文字不明白的还有视频介绍