用R進行生醫統計方法(Biomedical Descriptive Statistics)
迴歸分析(Regression Analysis)
了解兩個或多個變數間是否相關、相關方向與強度，並建立數學模型以便觀察 https://zh.wikipedia.org/zh-tw/迴歸分析 https://www.r-bloggers.com/simple-linear-regression-2/
邏輯迴歸分析(Logistic regression)
http://thchou.blogspot.tw/2009/03/logistic-regression.html https://www.r-bloggers.com/how-to-perform-a-logistic-regression-in-r/
ROC曲線(ROC Curve)
https://www.r-bloggers.com/roc-curves-in-two-lines-of-r-code/
傾向分數配對(Propensity Score Matching)
在非實驗型的研究中，由於個案並非完全的隨機分派到各組，所以容易造成選樣偏誤(selection bias)；也就是說，干擾因子(例如常見的性別，年齡)會影響到組別間的比較，造成結果不可信。尤其在大型的資料庫分析中常需要去對這種現象進行調整，而此種情形常見於世代研究設計(cohort study)及個案對照設計(case-control study)，爲了解決選樣偏誤的問題，適度的進行個案的配對(matching)是較合理的方法。 https://www.r-bloggers.com/using-the-r-matchit-package-for-propensity-score-analysis/