R语言对我们大多数人来说，还是一种“耳熟不能详”的神秘高人，只是听说它的各种好处，比如它能轻易处理超大样本的数据，而且对电脑配置的要求不高，听说有人曾经用Excel处理过20000行的大表格，搞得电脑欲仙欲死，但用R语言完全没问题；更好的是，它还免费，不需要辛辛苦苦找破解版；Geek们更在意的是，它是开源的，所以全球用户都可以对它的功能进行检验、改进，而且它有辣么多用户，任何一个bug都会得到迅速报告并修正。
不过这都不是重点，最终拉我入坑的，是它能做出很多高质量的美腻又直观的数据图。
一、R语言制图
比如用于检验正态性的QQ图：
炫丽的散点图：
信息丰富的热图：
再也不怕代码复杂了，为了玩出漂亮的图，发高大上的文章，我豁出去了~
不过，一口不能吃个胖子，今天这篇文章还不能让你学会做这些图，不过已经上路了~我们先探索一些简单的统计运算，做点朴素的图来展示自己的数据吧。
二、安装并认识RStudio
先下载并安装R和RStudio
打开RStudio，用Ctrl+Shift+N新建文件，得到如下窗口：
如果你安装出来的界面排版跟我不一样，请参考英文自己对上号，也可以在“Tools→Global Options→Pane Layout”里设置成和我一样的。
各区的功能，按照我的肤浅的理解：编辑区就是我们的战略指挥中心，在这里输入命令；工作区是军械库，可以看到我们都有哪些武器装备（包括数据库、在编辑区输入命令后生成的各种变量等）；控制台则一来是后方监控，我们哪条命令运行成功，哪条失败，出了什么问题，都可以在这里看到，二来，运算结果也在这里显示；展示区，其实这个区功能比较杂，但我们暂时只用到展示统计图的Plots选项卡，所以就先这么称呼吧。
三、Ready：导入数据向量赋值
我就用我伪造的一组数据来演示吧，假设我们有一个对照组和两种药物的治疗组，检测组织切片的显微镜下A细胞计数，这个数据在Excel里是这样的：
第一排是组名，全英文，不要有空格，底下是数据。
在RStudio的工作区有个Import Dataset，点击之后选择From Excel，然后可能会提示你安装一个导入数据的工具包，选Yes，然后等它自动安装。装好后，在接下来的弹窗里，点Browse导入你的Excel文件，然后你有可能发现你的数据都变成了什么鬼……此时，需要把每一列下的double下拉框点开，全都改成Numeric。确保下面的First Row as Names选上，其他的随意啦~
细心的小伙伴可能发现，左下角Name里的Cell_Count，比原文件名Cell Count多了一个下划线。这是系统自动改的，为了符合R语言的语法。像TNF-a这样含有分隔符的，也会变成下划线。如果不涉及这些特殊符号，一般不会有变化，但还是要留一下，因为一会儿要用到Name里的名字，而不是Excel的文件名。
这时候你看到工作区多了个数据表的选项卡，工作区也补给了弹药，Data。
现在要把弹药装填上膛：把每组数据变成向量，并赋值成为变量。可以理解成给每组数据穿上R语言能识别的外衣（向量），然后起个名字（变量）。
在编辑区输入简单的三行代码，格式：随便起一个名称=c(刚才导入Excel时出现的那个Name$数据表中相应的组名)，注意各种符号都要用英文半角状态。“c(blabla)”这串就是向量，前面起的那个名称就是变量。每输完一行都用Ctrl+Enter运行一下。
最后看到工作区多了个Values，其中的num表示这组向量的类型是数值，[1:16]表示这是第1~第16个数值。
要是现在就觉得输代码太麻烦了，不要怕，其实你输入前半个括号时，后半个就自动给你补齐了，不会出错的；而且输入前几个字母的时候会有弹窗提示，直接选中按Enter就好了：
一切准备就绪。
四、课程目录
1.R语言语法基础
2.T检验和Wilcoxon检验
3.方差分析
4.相关性与线性回归
5.Logistic回归
6.生存分析是门大学问，要从小做起
7.用R语言做临床基线表
8.Cox回归操作：从单因素到多因素一气呵成
