이런걸 논문에 싣고 싶어서 만드는 방법을 알기 위해서 노력을 많이 했다. 책도 사서 보았다. 하지만 정작 문제를 해결한 것은 홈페이지에서 구할 수 있는 설명서 파일이었다. 예쁘게 만들기 위해서는 앞으로 연구를 좀 해보아야 하겠지만, 엄청나게 어렵지는 않은 것 같다. 다만, 너무 쉽게 만들어지는 것 같아서 다시 방법을 검토해 보아야겠다.
만들기 위해서 사용한 자료는 최근 유방암 환자 30명의 면역화학검사 결과이다. ER, PR 의 양성과 음성에 따라서 분명히 그룹이 지어지는 것을 볼 수가 있다.
월요일에 발표를 하면서 느낀 것이다. 역시 공부를 해야 하겠다. 근데 이 책은 한국에 없다는거. ㅠㅠ 금전적으로 통계를 의뢰할 수도 있다고는 하지만 그래도 기본은 할 줄 알아야 하지 않을까하는게 내 생각이다. 물론 아무리 공부해보아도 통계의 의미에 대해서는 이해 못하겠지만 적어도 통계 프로그램을 돌리는 방법 정도는 배워야 할 것 같다. 비싼 SPSS 보다는 발전의 가능성이 있는 R 이 좋을 것 같다. 시간이 좀 많이 걸릴 듯 하지만 이 책을 구해보도록 노려해보아야 겠다. Microarray 와 R 과 관련이 있는 책은 참 드문 것 같다.
환율이 좀 안정화되었으면 좋겠다. 사실 아버지 월급이 달러로 들어오기 때문에 달러로 들어올 때 쯤 환율이 폭등하면 매우매우 좋지만.. 널 뛰고 있어서야 주문하기도 힘들다. 75달러 책을 국내에 들여오는데 약 12만원 정도.. 예전에는 조금 더 저렴했을텐데.. 🙁
얼핏보면 의학을 하는 사람에게 익숙한 그래프가 Boxplots인데은 우선 자료를 쉽게 알아볼 수 있도록 할 수 있다. 기본적으로 5개의 값을 나타내는데 최소값, 최대값과 함께 25, 50, 75 percentile에 해당하는 값을 보여준다. 그리고 75 percentile값과 25 percentile 값의 차이를 Interquartile range(IQR) 이라고 한다. 이 IQR의 값의1.5배 이하인 곳에 최소값이나 최대값이 있다면 그 값까지 점선이 그어지게 되고(mild outliers) 1.5배를 넘어서는 값이 있다면 1.5배에 해당하는 곳까지만 점선이 그어지게 되고 그 값을 넘어서는 값들은(extreme outliers) 점으로 표시가 되게 된다고 한다.
말이야 간단한 것 같지만 사실 이 것을 어떤 식으로 활용할 수 있을지에 대해서는 잘 모르겠다. 통계학 책이라도 구해봐야하는지…
Case report 준비하면서 통계 프로그램인 R을 사용하여 Boxplot 을 만들어 보았다. 그래프상 이 자료는 전혀 도움이 안될 것 같다. 미묘하게 측정값이 커졌다는 것을 알지만 충분히 오래동안(??) 살지 못한 상태에서 보상작용이 충분하게 일어나지 않아서 그런지는 몰라도 좀 크기가 작은 것 같다.
숫자뿐에 지나지 않은 자료를 간단한 명령어를 많으로도 Boxplot이 만들어지는 것을 보니깐 세상 참 좋아졌다.
Welch Two Sample t-test 라는 것도 있던데.. 역시 통계는 무슨 말인지를 알 수가 없다. 이해 불가능한 영역에 속하는 학문인것 같다.