Att explorera data

Efter att data har preparerats skall exploration och deskription göras med stor omsorg. Kunskap om datas natur är fundamental för ett bra slutresultat. Analytikern måste ha god kännedom om variablernas natur, fördelningar, missingness (missing data), korrelationer och så vidare. För att explorera data behövs både funktioner i base R och funktioner i andra paket. Dessa paket är avgörande för adekvat och effektiv exploration och deskription. Vi kommer inte att använda klassiska övningsdata (t ex gapminder eller mpg) eftersom de saknar flera viktiga variabeltyper (exempelvis överlevnadsdata, datumvariabler, etc). Vi kommer istället att använda data från en klinisk studie kallad Right Heart Catetherization (RHC) som kan laddas ner med koden nedan.

Vi börjar med att ladda ner RHC till hårddisken (datorn) och sorterar därefter variablerna på alfabetisk ordning. Sorteringen är betydelselös och görs endast för att variablerna ska ha samma ordning i vår data frame som i Tabell 1 där variablerna förklaras. Du behöver lyckligtvis inte kunna några detaljer om variablerna i RHC, men det kan vara trevligt att ägna någon minut åt variabellistan för att få en känsla för vilka data vi arbetar med.

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

## Sortera kolumnerna alfabetiskt
rhc <- select(rhc, sort(names(rhc)))

## Inspektera 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

Utdrag ur RHC data. Variabelförklaring följer i Tabell 1.

Tabell 1. Förklaringar till variabler 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

Förklaring till variablerna i RHC.

I kommande kapitel diskuteras olika typer av exploration och deskription.