Epidemiologian alkeet
Jari Haukka
2024-12-23
Johdanto
Tämä dokumentti sisältää “Epidemiologian alkeet”-kirjan sisältämät R-ohjelman koodit ja niiden tuottamat tulokset.
Mittaaminen
library(Epi)
# Binomial
tmp.x <- 0:10
tmp.y <- dbinom(tmp.x, size = 10, prob = 0.18)
plot(tmp.x, 100 * tmp.y, type = "h", lwd = 8, xlab = "Lukumäärä", ylab = "Todennäköisyys (%)")
Binomitodennäköisyydet kun p=0,18 ja otoskoko 10
par(mar = c(4, 4, 2, 1))
plot(tmp.x, 100 * tmp.y, type = "h", lwd = 8, xlab = "Lukumäärä", ylab = "Todennäköisyys (%)")# require(ztable)
# options(ztable.type=ifelse(knitr:::is_html_output(),'html','latex'))
# print(options()$ztable.type)
library(magrittr)
require(stargazer)
library(kableExtra)
load(file = "nhghV2.RData")
Ikä <- with(nhgh, cut(age, c(0, 30, 50, Inf)))
tbl <- with(nhgh, addmargins(table(Ikä, dx.f)))
class(tbl) <- "matrix"
# stargazer(tbl, summary=FALSE, rownames=TRUE,header = FALSE,title='NHANES
# tutkimus. Diabetes (ei/on)ja ikä vuosissa.',label='NHANESperus')
# tbl<-ztable(tbl)
kbl(tbl, caption = "NHANES tutkimus. Diabetes (ei/on)ja ikä vuosissa.", label = "NHANESperus",
booktabs = T, digits = 2, format.args = list(decimal.mark = ",")) %>%
kable_styling() %>%
column_spec(bold = TRUE, column = 1)| ei | on | Sum | |
|---|---|---|---|
| (0,30] | 2053 | 41 | 2094 |
| (30,50] | 1778 | 178 | 1956 |
| (50,Inf] | 2050 | 695 | 2745 |
| Sum | 5881 | 914 | 6795 |
# print(update_ztable(tbl,digits=0),caption='Ikä ja
# diabetes.',type=options()$ztable.type) htmlTable(tbl,rnames=levels(nhgh$re),)library(vcd)
mosaic(with(nhgh, table(sex, Ikä, dx.f)), shade = TRUE, legend = TRUE, cex = 45)
Mosaiikkikuvio frekvenssitaulusta.
# mosaicplot(~ sex+Ikä+dx.f, data = nhgh, color = TRUE, las = 1)load(file = "YhtData/daF3752.RData")
tbl <- with(daF3752, addmargins(table(bv1, MP4)))
class(tbl) <- "matrix"
# stargazer(tbl, summary=FALSE, rownames=TRUE,header =
# FALSE,title='Turvallisuuspolitiikka- ja maanpuolustustutkimus 2022. Vastaajan
# ammatti/asema ja vastaus 'Jos Suomeen hyökätään, olisitteko itse valmis
# osallistumaan maanpuolustuksen eri tehtäviin kykyjenne ja taitojenne
# mukaan?'',label='MP1Tab')
kbl(tbl, caption = "Turvallisuuspolitiikka- ja maanpuolustustutkimus 2022. Vastaajan ammatti/asema ja vastaus 'Jos Suomeen hyökätään, olisitteko itse valmis osallistumaan maanpuolustuksen
eri tehtäviin kykyjenne ja taitojenne mukaan?'",
label = "MP1Tab", booktabs = T, digits = 2, format.args = list(decimal.mark = ",")) %>%
kable_styling() %>%
column_spec(bold = TRUE, column = 1)| Kyllä | Ei | Ei osaa sanoa | Sum | |
|---|---|---|---|---|
| Nainen | 381 | 75 | 65 | 521 |
| Mies | 449 | 34 | 29 | 512 |
| Sum | 830 | 109 | 94 | 1033 |
tbl <- with(daF3752, addmargins(table(MP12_1, bv1)))
# class(tbl)<-'matrix' stargazer(tbl, summary=FALSE, rownames=TRUE,header =
# FALSE,title='Turvallisuuspolitiikka- ja maanpuolustustutkimus 2022. Vastaajan
# asuinpaikka ja vastaus 'Miten hyvin mielestänne Suomessa on varauduttu
# seuraavien turvallisuusuhkien torjuntaan?: Aseellinen hyökkäys
# '',label='MP121Tab')
kbl(tbl, caption = "Turvallisuuspolitiikka- ja maanpuolustustutkimus 2022. Vastaajan asuinpaikka ja vastaus 'Miten hyvin mielestänne Suomessa on varauduttu seuraavien turvallisuusuhkien torjuntaan?: Aseellinen hyökkäys '",
label = "MP121Tab", booktabs = T, digits = 2, format.args = list(decimal.mark = ",")) %>%
kable_styling() %>%
column_spec(bold = TRUE, column = 1)| Nainen | Mies | Sum | |
|---|---|---|---|
| Erittäin huonosti | 4 | 1 | 5 |
| Melko huonosti | 33 | 28 | 61 |
| Melko hyvin | 304 | 279 | 583 |
| Erittäin hyvin | 124 | 185 | 309 |
| Ei osaa sanoa | 56 | 19 | 75 |
| Sum | 521 | 512 | 1033 |
# Transparent colors
addTrans <- function(color, trans) {
# This function adds transparancy to a color. Define transparancy with an
# integer between 0 and 255 0 being fully transparant and 255 being fully
# visable Works with either color and trans a vector of equal length, or
# one of the two of length 1.
if (length(color) != length(trans) & !any(c(length(color), length(trans)) ==
1))
stop("Vector lengths not correct")
if (length(color) == 1 & length(trans) > 1)
color <- rep(color, length(trans))
if (length(trans) == 1 & length(color) > 1)
trans <- rep(trans, length(color))
num2hex <- function(x) {
hex <- unlist(strsplit("0123456789ABCDEF", split = ""))
return(paste(hex[(x - x%%16)/16 + 1], hex[x%%16 + 1], sep = ""))
}
rgb <- rbind(col2rgb(color), trans)
res <- paste("#", apply(apply(rgb, 2, num2hex), 2, paste, collapse = ""), sep = "")
return(res)
}
# Normal
tmp.x <- seq(from = -3, to = 3, length = 50)
par(mar = c(4, 4, 2, 1))
curve(dnorm, from = -3, to = 3, lwd = 2, col = "navy", ylab = "Tiheysfunktion arvo",
ylim = c(0, 0.85))
curve(dnorm(x, mean = -1, sd = 0.5), from = -2.5, to = 2.5, lwd = 2, col = "navy",
add = TRUE)
polygon(x = c(tmp.x), y = c(dnorm(tmp.x)), col = addTrans("blue", 20))
polygon(x = c(tmp.x), y = c(dnorm(tmp.x, mean = -1, sd = 0.5)), col = addTrans("navy",
35))
abline(v = c(-1, 0), lty = 2)
Normaalijakaumia, vas. odotusarvo -1 ja hajonta 0,5; oik. 0 ja 1.
# {r PoissonEsimTn, echo = TRUE,results='asis',message=FALSE,warning=FALSE}
tmp.x <- c(0:10)
tmp.lambda <- c(0.5, 1, 2, 5)
tmp.tab <- sapply(tmp.lambda, dpois, x = tmp.x)
dimnames(tmp.tab) <- list(paste(tmp.x), paste("$lambda=$", tmp.lambda))
# print(knitr::kable(tmp.tab,digits = 3, format.args =
# list(digits=2,nsmall=2,decimal.mark =','), caption='Poisson jaukaman
# toteumien todennäköisyys eri parameterin $\\lambda$ arvoilla
# \\label{tab:PoissonEsimTn}')) knitr::kable(tmp.tab,digits = 3, format.args =
# list(digits=2,nsmall=2,decimal.mark =','), caption='Poisson jaukaman
# toteumien todennäköisyys eri parameterin $\\lambda$ arvoilla
# \\label{tab:PoissonEsimTn}',format = 'latex')
kbl(tmp.tab, caption = "Poisson jaukaman toteumien todennäköisyys eri parameterin $lambda$ arvoilla.",
label = "PoissonEsimTn", booktabs = T, format.args = list(digits = 3, nsmall = 2,
decimal.mark = ",")) %>%
kable_styling() %>%
column_spec(bold = TRUE, column = 1)| \(lambda=\) 0.5 | \(lambda=\) 1 | \(lambda=\) 2 | \(lambda=\) 5 | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 6,07e-01 | 3,68e-01 | 1,35e-01 | 0,00674 |
| 1 | 3,03e-01 | 3,68e-01 | 2,71e-01 | 0,03369 |
| 2 | 7,58e-02 | 1,84e-01 | 2,71e-01 | 0,08422 |
| 3 | 1,26e-02 | 6,13e-02 | 1,80e-01 | 0,14037 |
| 4 | 1,58e-03 | 1,53e-02 | 9,02e-02 | 0,17547 |
| 5 | 1,58e-04 | 3,07e-03 | 3,61e-02 | 0,17547 |
| 6 | 1,32e-05 | 5,11e-04 | 1,20e-02 | 0,14622 |
| 7 | 9,00e-07 | 7,30e-05 | 3,44e-03 | 0,10444 |
| 8 | 1,00e-07 | 9,10e-06 | 8,59e-04 | 0,06528 |
| 9 | 0,00e+00 | 1,00e-06 | 1,91e-04 | 0,03627 |
| 10 | 0,00e+00 | 1,00e-07 | 3,82e-05 | 0,01813 |
require(ggplot2)
tmp.data <- data.frame(Tn = c(tmp.tab[, 1], tmp.tab[, 2], tmp.tab[, 3], tmp.tab[,
4]), Freq = factor(rep(tmp.x, 4)), Lambda = factor(rep(tmp.lambda, rep(11, 4))))
ggplot(tmp.data, aes(Freq, Tn)) + geom_bar(aes(fill = Lambda), width = 0.6, position = position_dodge(width = 3.5),
stat = "identity") + theme(legend.position = "right", legend.title = element_blank(),
legend.box = "horizontal") + xlab("Lukumäärä") + ylab("Todennäköisyys")
Poisson-jakauman todennäköisyyksiä eri \(\lambda\) arvoilla.
# tmp.x<-c(0:10);tmp.lambda<-c(0.5,1,2,5)
# tmp.tab<-sapply(tmp.lambda,dpois,x=tmp.x)
# dimnames(tmp.tab)<-list(paste(tmp.x),paste(tmp.lambda))
# tmp.1<-data.frame(x=tmp.x,y=c(tmp.tab[,1],tmp.tab[,2],tmp.tab[,3],tmp.tab[,4]),
# param=factor(rep(tmp.lambda,each=11)))
# ggplot(tmp.1,aes(x=x,y=y,col=param))+geom_line(size=1)+geom_point()+ #
# geom_segment(aes(x=x+.2,xend = x+.2, yend = 0), linewidth = 10, lineend =
# 'butt',size=2)+ labs(x='Lukumäärä',y='Todennäköisyys',col='Parametri')+
# theme(legend.position=c(.6,.8))+ scale_x_continuous(breaks=c(0,2,4,6,8,10))library(ztable)
load(file = "nhghV2.RData")
tmp.fun <- function(x) {
c(mean(x, na.rm = TRUE), sd(x, na.rm = TRUE), quantile(x, probs = c(25, 50, 75)/100,
na.rm = TRUE), sum(is.na(x)), length(x))
}
tmp.fun1 <- function(x, catvar) {
matrix(unlist(with(nhgh, tapply(waist, catvar, tmp.fun))), nrow = length(levels(catvar)),
byrow = TRUE, dimnames = list(levels(catvar), c("KA", "KH", "25%", "50%",
"75%", "N puut", "N")))
}
tmp.tbl <- with(nhgh, rbind(tmp.fun(waist), tmp.fun1(waist, sex), tmp.fun1(waist,
re)))
rownames(tmp.tbl)[c(1)] <- " "
rownames(tmp.tbl)[c(8)] <- "Other"
colnames(tmp.tbl) <- colnames(tmp.fun1(nhgh$waist, nhgh$sex))
library(kableExtra)
kbl(tmp.tbl[, -c(3, 5)], caption = "NHANES aineisto, keskiarvo (KA), keskihajonta (KH), mediaani, puuttuvien lukumäärä ja lukumäärä (N).",
format.args = list(decimal.mark = ","), booktabs = T, digits = 2) %>%
kable_styling() %>%
pack_rows("Kaikki", 1, 1) %>%
pack_rows("Sukupuoli", 2, 3) %>%
pack_rows("Etninen tausta", 4, 8)| KA | KH | 50% | N puut | N | |
|---|---|---|---|---|---|
| Kaikki | |||||
| 96,25 | 17,06 | 95,3 | 239 | 6795 | |
| Sukupuoli | |||||
| male | 97,87 | 17,07 | 97,3 | 100 | 3372 |
| female | 94,65 | 16,89 | 93,0 | 139 | 3423 |
| Etninen tausta | |||||
| Mexican American | 96,03 | 15,38 | 96,0 | 26 | 1366 |
| Other Hispanic | 94,55 | 16,03 | 93,4 | 23 | 706 |
| Non-Hispanic White | 97,45 | 17,15 | 96,4 | 108 | 3117 |
| Non-Hispanic Black | 96,75 | 19,08 | 95,4 | 64 | 1217 |
| Other | 88,96 | 15,15 | 88,0 | 18 | 389 |
# knitr::kable(tmp.tbl,caption='Jatkuvien muuttujien yhteeveto')
# tmp.tbl<-ztable(tmp.tbl)
# print(update_ztable(addrgroup(tmp.tbl,rgroup=c('Ikä','Vyötärön ympärys
# (cm)'),n.rgroup=c(8,8)),digits=c(rep(2,8),0,0)),caption='Jatkuvien muuttujien
# yhteeveto')
# print(update_ztable(addrgroup(tmp.tbl,rgroup=c('Kaikki','Sukupuoli','Etninen
# tausta'),n.rgroup=c(1,2,5)), digits=c(rep(1,8),0,0)),caption='Jatkuvien
# muuttujien yhteenveto. Vyötärön ympärys (cm)')library(ggplot2)
library(gridExtra)
tmp.p1 <- ggplot(nhgh, aes(x = waist)) + geom_histogram(aes(y = ..density..), colour = "black",
fill = "white") + geom_density(alpha = 0.2, fill = "#FFFFFF") + geom_vline(aes(xintercept = quantile(nhgh$waist,
na.rm = TRUE, probs = c(0.5))), linetype = "dashed", size = 1) + labs(y = "Tiheysfunktio",
y = "Vyötärön ympärys")
tmp.p2 <- ggplot(nhgh, aes(x = 0, y = waist)) + geom_violin() + labs(x = "", y = "Vyötärön ympärys")
grid.arrange(tmp.p1, tmp.p2, nrow = 1)
Vyötärön ympärys. Vasemmalla histogrammi ja tiheysfunktio, oikealla viulukuvio. Pystyviiva osoittaa mediaanin
tmp.p3 <- ggplot(nhgh, aes(x = waist)) + geom_histogram(color = "black", fill = "white") +
facet_grid(sex ~ .) + scale_color_grey() + scale_fill_grey() + labs(y = "Lukumäärä",
x = "Vyötärön ympärys")
# tmp.p4+ scale_color_grey()+scale_fill_grey() #+theme_classic() tmp.p3
tmp.p2 <- ggplot(nhgh, aes(x = 0, y = waist)) + geom_violin() + xlab(" ") + facet_grid(sex ~
.) + labs(x = "", y = "Vyötärön ympärys")
# tmp.p2
grid.arrange(tmp.p3, tmp.p2, nrow = 1)
Vyötärön ympärys. Vasemmalla histogrammi sukupuolet eriteltyinä. Y-akselilla lukumäärä. Oikealla viulukuvio, jossa esitetty tiheysfunktio.
tmp.p4 <- ggplot(nhgh, aes(x = re, y = waist)) + geom_boxplot(notch = TRUE, outlier.size = 0.5) +
coord_flip() + geom_jitter(shape = 16, position = position_jitter(0.2), size = 0.1)
tmp.p4 + labs(x = "Etninen tausta", y = "Vyötärön ympärys")
Vyötärön ympärys. Viiksilaatikkokuvio etnisen taustan mukaan
# grid.arrange(tmp.p3, tmp.p4, nrow = 1)tmp.p5 <- ggplot(nhgh, aes(x = age, y = waist, color = sex)) + geom_point(size = 0.5) +
xlab("Ikä (v)") + ylab("Vyötärön ympärys (cm)") #+facet_grid(sex ~.)
tmp.p5 + scale_colour_grey() + labs(color = "Sukupuoli") + theme(legend.position = "right",
axis.title = element_text(size = 8), legend.text = element_text(size = 8), legend.title = element_text(size = 8))
Ikä ja vyötärön ympärys, sukupuolen mukaan eriteltynä.
library(GGally)
tmp.p6 <- ggpairs(data = head(nhgh, 20), columns = c(3, 8, 9, 10, 14), lower = list(continuous = wrap(ggally_points,
size = 0.1, color = "navy")), columnLabels = c("Ikä", "Paino (kg)", "Pituus (cm)",
"BMI", "Vyöt. (cm)"), size = 0.1, progress = FALSE)
tmp.p6 + theme(text = element_text(size = 4))
Hajontakuviomatriisi (1000 havaintoa).
w_ggally_points <- wrap(ggally_points, size = 0.2, color = "navy")
pm <- ggpairs(data = head(nhgh, 1000), columns = c(3, 8, 9, 10, 14), columnLabels = c("Ikä",
"Paino (kg)", "Pituus (cm)", "BMI", "Vyöt. (cm)"), progress = FALSE, lower = list(continuous = wrap(ggally_points,
size = 0.1, color = "navy")))
pm + scale_colour_grey()
Hajontakuviomatriisi (1000 havaintoa).
# Luetaan keskiväkiluku ja kuolleiden määrä
load(file = "./YhtData/tmpSuomiesim.RData")require(ggplot2)
tmp.Suomi.esim$kuolleisuus <- with(tmp.Suomi.esim, 1e+05 * Kuolleet/Keskivakiluku)
tmp.Suomi.esim$syop.kuol <- with(tmp.Suomi.esim, 1e+05 * Syovat/Keskivakiluku)
tmp.Suomi.esim$verenk.kuol <- with(tmp.Suomi.esim, 1e+05 * Verenkierto/Keskivakiluku)
tmp.Suomi.esim$tapat.kuol <- with(tmp.Suomi.esim, 1e+05 * Tapaturmat/Keskivakiluku)
suomi.k1 <- ggplot(tmp.Suomi.esim, aes(Vuosi, syop.kuol)) + labs(x = "Vuosi", y = "Kuolemanvaara\n(1/100 000)")
suomi.k2 <- suomi.k1 + geom_line() + geom_line(aes(y = verenk.kuol), lty = 2) + ylim(c(150,
600))
suomi.k2
Kuolemanvaara Suomessa 1980-2015, syöpä (viiva) ja verenkiertoelimiston sairaudet (katkoviiva)
tmp.Suomi.esim.out <- as.matrix(tmp.Suomi.esim)
# dimnames(tmp.Suomi.esim.out)<-list(NULL,c('Vuosi','Keskiväkiluku','Kaikki
# kuolleet','Syöpä', 'Verenkierto','Tapaturmat',
# 'Kuolemanvaara','Syöpäkuol.\\n(1/100 000)', 'Verenk. kuol.\\n(1/100
# 000)','Tapaturmakuol.'))
# print(knitr::kable(tmp.Suomi.esim.out[-(1:15),c(1:5,8,9)],digits =
# c(rep(0,5),1,1),row.names =FALSE, format.args = list(decimal.mark
# =','),#format.args = list(digits=0,nsmall=8,decimal.mark =','),
# caption='Kuolemien lukumäärä ja kuolemanvaara (1/100 000) Suomessa
# 1995-2015,\\label{tab:EsimSuomiKuol}'))# fcr_2018-09-19.csv library(pxR)
# apu.tyo<-as.data.frame(read.px(filename='https://pxdata.stat.fi:443/PxWeb/sq/2204d4d1-524d-4afc-bfd9-166399641d2d'))
# apu.tyo$Vuosi<-as.numeric(substr(apu.tyo$Vuosineljännes,1,4))+
# as.numeric(substr(apu.tyo$Vuosineljännes,6,6))/4-(1/8) tyollisuus.dt<-apu.tyo
# save(tyollisuus.dt,file='./YhtData/tyollisuusdt.RData')
load(file = "./YhtData/tyollisuusdt.RData")
ggplot(tyollisuus.dt, aes(x = Vuosi, y = value, group = Sukupuoli)) + geom_line(aes(color = Sukupuoli,
linetype = Sukupuoli), lwd = 0.7) + labs(x = "Vuosi", y = "Työllisyys % (20-64 vuotiaat)") +
theme(legend.position = c(0.1, 0.85), axis.title = element_text(size = 8), legend.text = element_text(size = 8),
legend.title = element_text(size = 8))
Suomen työllisyys 2020-2022
# scale_color_manual(values=c('navy','tomato2'))require(Epi)
load(file = "./YhtData/esimcoh.RData")
# tmp.tbl<-ztable(esim.coh.Lx[,c(9,11,3,12,13)])
# print(update_ztable(tmp.tbl,digits=0,caption='10 henkilön seuranta. Age=Ikä
# alussa; Age.end=Ikä lopussa; period=alku vuosi; Diagn.age=ikä diagnoosiin
# aikaan; Person.yrs=kertyneet seurantavuodet.'))# knitr::include_graphics(c('KuvatLuku3/LexisKuva.png'),dpi=300)
# png(filename =
# './YhtKuvat/LexisIka.png',width=1600,height=1600/sqrt(2),pointsize=36)
plot(esim.coh.Lx, time.scale = "age", xlab = "Ikä", ylab = "Henkilö", type = "l",
lwd = 4, cex.axis = 1, cex.lab = 1, ylim = c(1, 11))
points(esim.coh.Lx, pch = c(NA, 16)[esim.coh.Lx$lex.Xst + 1], col = "tomato4", cex = 1)
PY.ann(esim.coh.Lx, cex = 1, digits = 0)
box()
Seurantatutkimuksen Lexis-kuvio iän suhteen. Seuranta-ajan pituus on merkitty, samoin päätetapahtumat (täplä).
# apu<-dev.off() knitr::include_graphics(c('./YhtKuvat/LexisIka.png'),dpi=300)require(Epi)
require(survival)
# tmp.tbl<-ztable(head(lung,10)) print(update_ztable(tmp.tbl,digits=0,
# caption='Viisi riviä keuhkosyöpä aineistosta. Muuttujien selitykset:
# inst:\tInstitution code; time:\tSurvival time in days; status:\tcensoring
# status 1=censored, 2=dead; age:\tAge in years; sex:\tMale=1 Female=2
# ph.ecog:\tECOG performance score (0=good 5=dead); ph.karno:\tKarnofsky
# performance score (bad=0-good=100) rated by physician; pat.karno:\tKarnofsky
# performance score as rated by patient; meal.cal:\tCalories consumed at meals;
# wt.loss:\tWeight loss in last six months; '))tmp.s2 <- survfit(Surv(time, status) ~ 1, data = lung)
library(ggsurvfit)
gg.lung <- ggsurvfit(tmp.s2) + add_confidence_interval() + labs(title = "", x = "Seuranta-aika (d)",
y = "Elossa olon\ntodennäköisyys") + theme(legend.position = c(0.1, 0.85),
axis.title = element_text(size = 8))
gg.lung
Kaplan-Meier käyrä.
library(haven)
load(file = "YhtData/divorce.RData")
tmp.s2.div <- survfit(Surv(years, div) ~ mixed, data = divorce)
gg.div <- ggsurvfit(tmp.s2.div, linetype_aes = TRUE, type = "risk") + add_confidence_interval() +
labs(title = "", x = "Seuranta-aika (a)", y = "Avioeron\ntodennäköisyys")
gg.div <- gg.div + theme(legend.position = c(0.2, 0.85), axis.title = element_text(size = 8),
legend.title = element_text(size = 6), legend.text = element_text(size = 6)) +
coord_cartesian(xlim = c(0, 40))
gg.div
Avioeron todennäköisyys yhdysvaltalaisen aineiston mukaan. Avioliitot jaoteltu puolisoiden etnisen taustan mukaan (mixed) (sama=No, eri=Yes).
require(cohorttools)
# lung$y<-rep(0,nrow(lung))
lung$Sukupuoli <- factor(lung$sex, levels = 1:2, labels = c("Miehet", "Naiset"))
tmp.data.1 <- estim.hazard(Surv(time/365.25, status) ~ Sukupuoli, data = lung, use.GAM = TRUE)
ggplot(tmp.data.1, aes(x = time.eval, y = haz, linetype = Sukupuoli)) + geom_line(colour = "blue") +
xlab("Seuranta-aika (a)") + ylab("Hasardi") + geom_ribbon(aes(ymin = haz.lo,
ymax = haz.hi), alpha = 0.2) + coord_cartesian(ylim = c(0, 2), xlim = c(0, 1.5)) +
theme(legend.position = c(0.2, 0.85), axis.title = element_text(size = 8), legend.title = element_text(size = 8),
legend.text = element_text(size = 8))
Hasardi käyrä ja sen 95% luottamusväli.
tmp.haz.div <- estim.hazard(Surv(years, div) ~ mixed, data = divorce, use.GAM = TRUE)
p.div <- ggplot(tmp.haz.div, aes(x = time.eval, y = haz, linetype = mixed))
p.div <- p.div + geom_line(aes(colour = mixed, linetype = mixed), lwd = 0.7) + labs(x = "Avioliiton kesto (a)",
y = "Avioeron tapahtumatiheys\n(hasardi)") + coord_cartesian(ylim = c(0, 0.03),
xlim = c(0, 40)) + theme(legend.position = c(0.8, 0.8), axis.title = element_text(size = 8),
legend.title = element_text(size = 8), legend.text = element_text(size = 8)) +
geom_vline(xintercept = 7, linetype = 2)
p.div
Avioeron tapahtumatiheys yhdysvaltalaisen aineiston mukaan. Avioliitot jaoteltu puolisoiden etnisen taustan mukaan (mixed) (sama=No, eri=Yes).
tmp.x <- c(0, 2, 5, 9)
tmp.y <- c(0.2, 0.4, 0.1, 0.3)
plot(tmp.x, tmp.y, type = "s", xlab = "Aika (t)", ylab = "Hasardi")
points(tmp.x, tmp.y, pch = 1)
box()
Esimerkki porrasfunktiosta
Erojen mittaaminen
# require(knitr);require(ztable);require(Epi);require(survival)
# options(ztable.type='latex')
# print(kable(tmp.ulos,caption=' Epidemiologiassa käytetty 2\\*2 -taulu.
# \\label{tab:kissataulu}',align='rrr')) Girardis M, Busani S, Damiani E, et
# al. Effect of Conservative vs Conventional Oxygen Therapy on Mortality Among
# Patients in an Intensive Care Unit: The Oxygen-ICU Randomized Clinical Trial.
# JAMA Published Online First: 5 October 2016. doi:10.1001/jama.2016.11993
tmp.icu <- matrix(c(a = 25, b = 216 - 25, c = 44, d = 218 - 44), dimnames = list(c("Konservatiivinen",
"Tavanomainen"), c("Kuollut", "Elossa")), ncol = 2, byrow = TRUE)
tmp.icu1 <- addmargins(tmp.icu)
tmp.icu1 <- matrix(paste(tmp.icu1, matrix(paste0("(", c("a", "b", "a+b", "c", "d",
"c+d", "a+c", "b+d", "a+b+c+d"), ")"), byrow = TRUE, nrow = 3)), ncol = 3)
dimnames(tmp.icu1) <- list(c("Konservatiivinen", "Tavanomainen", "Kaikki"), c("Kuollut",
"Elossa", "Kaikki"))
# tmp.icu1<-ztable(tmp.icu1) tmp.icu1<-addrgroup(tmp.icu1,n.rgroup =
# c(2,1),rgroup = c('',''))
# print(update_ztable(tmp.icu1,digits=0,align=c('l',rep('r',3)), caption='Tulos
# tehostetun hoidon kliinisestä kokeesta. Kirjaimet suluissa ovat 2*2-taulun
# solujen nimet.\\label{tab:icutaulu}')) knitr::kable(tmp.icu1,caption='Tulos
# tehostetun hoidon kliinisestä kokeesta. Kirjaimet suluissa ovat 2*2-taulun
# solujen nimet.\\label{tab:icutaulu}')
kbl(tmp.icu1, booktabs = T, digits = 2, caption = "Tulos tehostetun hoidon kliinisestä kokeesta. Kirjaimet suluissa ovat 2*2-taulun solujen nimet.",
label = "icutaulu") %>%
kable_styling() %>%
column_spec(bold = TRUE, column = 1)| Kuollut | Elossa | Kaikki | |
|---|---|---|---|
| Konservatiivinen | 25 (a) | 191 (b) | 216 (a+b) |
| Tavanomainen | 44 (c) | 174 (d) | 218 (c+d) |
| Kaikki | 69 (a+c) | 365 (b+d) | 434 (a+b+c+d) |
# Taulukko 2 Kahden hapen annostelutavan vertailu tehohoidossa, kliininen koe
# jossa päätemuuttujana oli #kuolleisuus(2).
tmp.icu <- matrix(c(a = 25, b = 216 - 25, c = 44, d = 218 - 44), dimnames = list(c("Konservatiivinen",
"Tavanomainen"), c("Kuollut", "Elossa")), ncol = 2, byrow = TRUE)
Epi::twoby2(tmp.icu)## 2 by 2 table analysis:
## ------------------------------------------------------
## Outcome : Kuollut
## Comparing : Konservatiivinen vs. Tavanomainen
##
## Kuollut Elossa P(Kuollut) 95% conf. interval
## Konservatiivinen 25 191 0.1157 0.0794 0.1657
## Tavanomainen 44 174 0.2018 0.1537 0.2604
##
## 95% conf. interval
## Relative Risk: 0.5734 0.3644 0.9024
## Sample Odds Ratio: 0.5176 0.3040 0.8813
## Conditional MLE Odds Ratio: 0.5184 0.2909 0.9071
## Probability difference: -0.0861 -0.1546 -0.0172
##
## Exact P-value: 0.0178
## Asymptotic P-value: 0.0153
## ------------------------------------------------------tmp.tbl <- matrix(paste0("(", c("a", "b", "a+b", "c", "d", "c+d", "a+c", "b+d", "a+b+c+d"),
")"), nrow = 3, byrow = TRUE)
dimnames(tmp.tbl) <- list(c("sairas", "terve", "kaikki"), c("altistunut", "altistumaton",
"kaikki"))
# knitr::kable(tmp.tbl,caption='Epidemiologian 2*2-taulun solujen
# nimeäminen',label='kaksikertaakaksi')
kbl(tmp.tbl, booktabs = T, digits = 2, format.args = list(decimal.mark = ","), caption = "Epidemiologian 2*2-taulun solujen nimeäminen",
label = "kaksikertaakaksi") %>%
kable_styling() %>%
column_spec(bold = TRUE, column = 1) #%>%row_spec(bold =TRUE,row=1)| altistunut | altistumaton | kaikki | |
|---|---|---|---|
| sairas |
|
|
(a+b) |
| terve |
|
|
(c+d) |
| kaikki | (a+c) | (b+d) | (a+b+c+d) |
# if(!knitr::is_html_output()){
# print(ztable(tmp.tbl,align='r',caption='Epidemiologian 2*2-taulun solujen
# nimeäminen', type=ifelse(knitr::is_html_output(),'html','latex')))}# Kissa esimerkki
require(epiR)
require(Epi)
tmp.kissa <- matrix(c(13, 5, 2163, 3349), nrow = 2)
# class(tmp.kissa)<-'table' dat <- t(matrix(c(13,5,2163,3349), nrow = 2, byrow
# = TRUE)) rownames(dat) <- c('FUS+', 'FUS-'); colnames(dat) <- c('DF+',
# 'DF-');
tmp.kissa.txt <- matrix(c("a", "c", "b", "d"), ncol = 2)
tmp.ulos <- matrix(paste0(tmp.kissa.txt, " (", tmp.kissa, ")"), ncol = 2, byrow = FALSE)
tmp.ulos <- cbind(tmp.ulos, c("a+b (18)", "c+d (5512)"))
tmp.ulos <- rbind(tmp.ulos, c("a+c (2176)", "b+d (3354)", "a+b+c+d (5530)"))
dimnames(tmp.ulos) <- list(c("kuivaruoka", "muu ruoka", "Kaikki"), c("FUS", "terve",
"Kaikki"))
# tmp.ulos; dat# require(knitr);require(ztable) print(kable(tmp.ulos,caption='
# Epidemiologiassa käytetty 2\\*2 -taulu.
# \\label{tab:kissataulu}',align='rrr'))
require(Epi)
require(survival)
# options(ztable.type='latex') tmp.tbl<-ztable(tmp.ulos)
# tmp.tbl.1<-update_ztable(tmp.tbl,digits=0,align=c('l','r','r','r'),caption='Kissanruokatutkimuksen
# 2 $\\times$ 2 -taulu.')
# print(xtable(tmp.ulos,caption='Kissanruokatutkimuksen 2 $\\times$ 2 -taulu',
# label='kissataulu'),comment=FALSE)
kbl(tmp.ulos, caption = "Kissanruokatutkimuksen 2 $\\times$ 2 -taulu", label = "kissataulu",
booktabs = T, digits = 2, format.args = list(decimal.mark = ",")) %>%
kable_styling() %>%
column_spec(bold = TRUE, column = 1) #%>%row_spec(bold =TRUE,row=1)| FUS | terve | Kaikki | |
|---|---|---|---|
| kuivaruoka | a (13) | b (2163) | a+b (18) |
| muu ruoka | c (5) | d (3349) | c+d (5512) |
| Kaikki | a+c (2176) | b+d (3354) | a+b+c+d (5530) |
library(epiR)
epi.2by2(dat = tmp.kissa, method = "cross.sectional", conf.level = 0.95, units = 100,
outcome = "as.columns")## Outcome + Outcome - Total Prev risk *
## Exposed + 13 2163 2176 0.60 (0.32 to 1.02)
## Exposed - 5 3349 3354 0.15 (0.05 to 0.35)
## Total 18 5512 5530 0.33 (0.19 to 0.51)
##
## Point estimates and 95% CIs:
## -------------------------------------------------------------------
## Prev risk ratio 4.01 (1.43, 11.23)
## Prev odds ratio 4.03 (1.43, 11.31)
## Attrib prev in the exposed * 0.45 (0.10, 0.80)
## Attrib fraction in the exposed (%) 75.05 (30.11, 91.09)
## Attrib prev in the population * 0.18 (-0.02, 0.38)
## Attrib fraction in the population (%) 54.20 (3.61, 78.24)
## -------------------------------------------------------------------
## Uncorrected chi2 test that OR = 1: chi2(1) = 8.177 Pr>chi2 = 0.004
## Fisher exact test that OR = 1: Pr>chi2 = 0.006
## Wald confidence limits
## CI: confidence interval
## * Outcomes per 100 population units# twoby2(t(dat))load(file = "YhtData/daF0154.RData")
tmp.urheilu <- table(daF0154$Q84, Relevel(daF0154$Q5B_K, ref = 2))
# print(xtable(tmp.urheilu,caption='Vapaaehtoistyö urheilussa ja sukupuoli',
# label='urheilutaulu'),comment=FALSE)
kbl(tmp.urheilu, caption = "Vapaaehtoistyö urheilussa ja sukupuoli", label = "urheilutaulu",
booktabs = T, digits = 2, format.args = list(decimal.mark = ",")) %>%
kable_styling() %>%
column_spec(bold = TRUE, column = 1)| Mainitsi | Ei maininnut | |
|---|---|---|
| A. Mies | 78 | 425 |
| B. Nainen | 52 | 481 |
twoby2(tmp.urheilu)## 2 by 2 table analysis:
## ------------------------------------------------------
## Outcome : Mainitsi
## Comparing : A. Mies vs. B. Nainen
##
## Mainitsi Ei maininnut P(Mainitsi) 95% conf. interval
## A. Mies 78 425 0.1551 0.1260 0.1894
## B. Nainen 52 481 0.0976 0.0751 0.1258
##
## 95% conf. interval
## Relative Risk: 1.5895 1.1438 2.2088
## Sample Odds Ratio: 1.6976 1.1675 2.4685
## Conditional MLE Odds Ratio: 1.6968 1.1496 2.5204
## Probability difference: 0.0575 0.0171 0.0984
##
## Exact P-value: 0.0064
## Asymptotic P-value: 0.0056
## ------------------------------------------------------require(survival)
tmp.lung.py <- pyears(Surv(time, status) ~ factor(sex, label = c("mies", "nainen")),
data = lung, data.frame = TRUE)
dat.lung <- as.matrix(tmp.lung.py$data[, c(4, 2)])
rownames(dat.lung) <- c("male", "female")
epi.2by2(dat = dat.lung, method = "cohort.time", unit = 1)## Outcome + Time at risk Inc rate *
## Exposed + 112 107.011635865845 1.05 (0.86 to 1.26)
## Exposed - 53 83.523613963039 0.63 (0.48 to 0.83)
## Total 165 190.535249828884 0.87 (0.74 to 1.01)
##
## Point estimates and 95% CIs:
## -------------------------------------------------------------------
## Inc rate ratio 1.65 (1.18, 2.33)
## Attrib rate in the exposed * 0.41 (0.15, 0.67)
## Attrib fraction in the exposed (%) 39.37 (15.21, 57.12)
## Attrib rate in the population * 0.23 (0.02, 0.45)
## Attrib fraction in the population (%) 26.72 (17.71, 35.67)
## -------------------------------------------------------------------
## Wald confidence limits
## CI: confidence interval
## * Outcomes per unit of population time at riskrequire(survival)
load(file = "YhtData/divorce.RData")
tmp.div.py <- pyears(Surv(years, div) ~ mixed, data = divorce, data.frame = TRUE,
scale = 100)
dat.div <- as.matrix(tmp.div.py$data[, c(4, 2)])
rownames(dat.div) <- c("No", "Yes")
epi.2by2(dat = dat.div, method = "cohort.time", unit = 1)## Outcome + Time at risk Inc rate *
## Exposed + 797 508.947165472433 1.57 (1.46 to 1.68)
## Exposed - 235 111.656944858432 2.10 (1.84 to 2.39)
## Total 1032 620.604110330865 1.66 (1.56 to 1.77)
##
## Point estimates and 95% CIs:
## -------------------------------------------------------------------
## Inc rate ratio 0.74 (0.64, 0.86)
## Attrib rate in the exposed * -0.54 (-0.83, -0.25)
## Attrib fraction in the exposed (%) -34.40 (-55.64, -15.70)
## Attrib rate in the population * -0.44 (-0.73, -0.15)
## Attrib fraction in the population (%) -26.57 (-35.31, -17.99)
## -------------------------------------------------------------------
## Wald confidence limits
## CI: confidence interval
## * Outcomes per unit of population time at risk# https://seer.cancer.gov/stdpopulations/stdpopdic.html
# esim.std.popul<-read.fwf(file='https://seer.cancer.gov/stdpopulations/stdpop.18ages.txt',widths=c(3,3,8),
# as.is=TRUE, colClasses=c('character','character',NA),
# col.names=c('Luokitus','Ikalk','Popul'))
# esim.std.popul$Ikalk<-factor(esim.std.popul$Ikalk,
# label=paste0(5*(0:17),'-',paste0(c(5*(1:17)-1,'yli 85')))) # 003 = European
# (Scandinavian 1960) Std Million (18 age groups) # 001 = World (Segi 1960) Std
# Million (18 age groups) # 009 = World (WHO 2000-2025) Std Million (18 age
# groups) apu<-with(esim.std.popul,cbind(esim.std.popul[Luokitus=='003',-1],
# esim.std.popul[Luokitus=='001',3]))
# colnames(apu)<-c('Ikäluokka','Maailma','Eurooppa')
library(popEpi)
stdpop18.V1 <- stdpop18
colnames(stdpop18.V1) <- c("Ikäluokka", "Maailma", "Eurooppa", "Pohjoismaat")
# print(knitr::kable(stdpop18.V1,row.names=FALSE,caption='Standardiväestöjen
# painokertoimia. \\label{tab:populpainoja}'))
kbl(stdpop18.V1, caption = "Standardiväestöjen painokertoimia.", label = "populpainoja",
booktabs = T, digits = 2, format.args = list(decimal.mark = ",")) %>%
kable_styling() %>%
column_spec(bold = TRUE, column = 1) #%>%row_spec(bold =TRUE,row=1)| Ikäluokka | Maailma | Eurooppa | Pohjoismaat |
|---|---|---|---|
| 0-4 | 12000 | 8000 | 5900 |
| 5-9 | 10000 | 7000 | 6600 |
| 10-14 | 9000 | 7000 | 6200 |
| 15-19 | 9000 | 7000 | 5800 |
| 20-24 | 8000 | 7000 | 6100 |
| 25-29 | 8000 | 7000 | 6800 |
| 30-34 | 6000 | 7000 | 7300 |
| 35-39 | 6000 | 7000 | 7300 |
| 40-44 | 6000 | 7000 | 7000 |
| 45-49 | 6000 | 7000 | 6900 |
| 50-54 | 5000 | 7000 | 7400 |
| 55-59 | 4000 | 6000 | 6100 |
| 60-64 | 4000 | 5000 | 4800 |
| 65-69 | 3000 | 4000 | 4100 |
| 70-74 | 2000 | 3000 | 3900 |
| 75-79 | 1000 | 2000 | 3500 |
| 80-84 | 500 | 1000 | 2400 |
| 85 | 500 | 1000 | 1900 |
require(Epi)
# data('DMlate') dml <- Lexis( entry=list(Per=dodm, Age=dodm-dobth, DMdur=0 ),
# exit=list(Per=dox), entry.status=0, exit.status=ifelse(is.na(dodth),1,2),
# data=DMlate ) save(dml,file='YhtData/dml.RData')
load(file = "YhtData/dml.RData")
dml.1 <- splitLexis(dml, breaks = c(5 * (0:17)), time.scale = "Age")
apu <- table(cut(dml$Age, c(5 * (0:17), Inf)))
apu <- data.frame(Ikaluokka = as.vector(stdpop18.V1[, 1]), Kuol.lkm = tapply(status(dml.1,
"exit") == 2, timeBand(dml.1, "Age", "left"), sum), Henk.vuodet.1000 = tapply(dur(dml.1),
timeBand(dml.1, "Age", "left"), sum)/1000)
apu$Kuol.1000 <- apu$Kuol.lkm/apu$Henk.vuodet.1000
# print(knitr::kable(apu,row.names=FALSE,digits = 2, longtable = TRUE,
# format.args = list(digits=2,nsmall=2,decimal.mark =','),
# caption='Esimerkkiaineiston ikäluokittaiset kuolleisuudet 1000 henkilövuotta
# kohti. \\label{tab:populDenEsim}'))
kbl(apu, caption = "Esimerkkiaineiston ikäluokittaiset kuolleisuudet 1000 henkilövuotta kohti.",
label = "populDenEsim", booktabs = T, digits = 2, format.args = list(decimal.mark = ",")) %>%
kable_styling() %>%
column_spec(bold = TRUE, column = 1)| Ikäluokka | Kuol.lkm | Henk.vuodet.1000 | Kuol.1000 | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 0-4 | 0 | 0,04 | 0,00 |
| 5 | 5-9 | 0 | 0,15 | 0,00 |
| 10 | 10-14 | 1 | 0,28 | 3,59 |
| 15 | 15-19 | 1 | 0,34 | 2,98 |
| 20 | 20-24 | 0 | 0,45 | 0,00 |
| 25 | 25-29 | 0 | 0,64 | 0,00 |
| 30 | 30-34 | 1 | 1,12 | 0,89 |
| 35 | 35-39 | 8 | 1,68 | 4,75 |
| 40 | 40-44 | 16 | 2,41 | 6,63 |
| 45 | 45-49 | 31 | 3,36 | 9,22 |
| 50 | 50-54 | 51 | 4,53 | 11,25 |
| 55 | 55-59 | 130 | 6,23 | 20,86 |
| 60 | 60-64 | 183 | 7,02 | 26,08 |
| 65 | 65-69 | 249 | 7,04 | 35,39 |
| 70 | 70-74 | 346 | 6,66 | 51,92 |
| 75 | 75-79 | 471 | 5,56 | 84,69 |
| 80 | 80-84 | 436 | 3,93 | 110,87 |
| 85 | 85 | 575 | 2,81 | 204,26 |
Diagnostiset testit
tmp.P0 <- function(P0, LR) {
(P0 * LR)/(1 - P0 + P0 * LR)
}
# tmp.P0(P0=seq(from=0.001,to=0.005,length=10),LR=10)
library(ggplot2)
tmp.data <- data.frame(prev = rep(seq(0.001, 0.5, length = 200), 3))
tmp.data$P <- c(tmp.P0(P0 = tmp.data$prev[1:200], LR = 10), tmp.P0(P0 = tmp.data$prev[1:200],
LR = 6), tmp.P0(P0 = tmp.data$prev[1:200], LR = 2))
tmp.data$LR <- factor(rep(c(10, 6, 2), rep(200, 3)))
# summary(tmp.data)
p1 <- ggplot(tmp.data, aes(x = prev, y = P, color = LR, linetype = LR))
p1 + geom_line(size = 0.76) + labs(x = "Todennäköisyys ennen testiä (P0)", y = "Todennäköisyys testin jälkeen (P')") +
theme(legend.position = c(0.8, 0.3), axis.title = element_text(size = 8), legend.title = element_text(size = 8),
legend.text = element_text(size = 8))
Kolmen eri testin (LR 2, 6, ja 10) positiivisen testin jälkeiset todennäköisyydet ennen testiä todennäköisyyksien funktiona.
tmp.tbl <- matrix(c("10", "0,1", "6", "0,2", "2", "0,5", "1", "1"), ncol = 2, byrow = TRUE)
dimnames(tmp.tbl) <- list(c("Erinomainen", "Hyvä", "Kohtalainen", "Ei käyttöarvoa"),
c("LR+", "LR-"))
# knitr::kable(tmp.tbl,caption='Diagnostisen testin käyttökelpoisuus ja
# uskottavuusosamäärä (LR)')
kbl(tmp.tbl, caption = "Diagnostisen testin käyttökelpoisuus ja uskottavuusosamäärä (LR).",
label = "diagtestithyvyys", booktabs = T, digits = 2, format.args = list(decimal.mark = ",")) %>%
kable_styling() # %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)%>%row_spec(bold =TRUE,row=1)| LR+ | LR- | |
|---|---|---|
| Erinomainen | 10 | 0,1 |
| Hyvä | 6 | 0,2 |
| Kohtalainen | 2 | 0,5 |
| Ei käyttöarvoa | 1 | 1 |
# if(!knitr::is_html_output()){
# print(ztable(tmp.tbl,align='r',caption='Epidemiologian 2*2-taulun solujen
# nimeäminen', type=ifelse(knitr::is_html_output(),'html','latex')))tmp.tbl <- matrix(c("+ (alle 65 mmol/l)", "a 731", "b 270", "- yli 65 mmol/l)", "c 78",
"d 1500"), ncol = 3, byrow = TRUE)
dimnames(tmp.tbl) <- list(c("Anemia", "Ei anemiaa"), c("S-ferritiini", "Anemia",
"Ei anemiaa"))
kbl(tmp.tbl, caption = "S-ferritiini ja anemia", booktabs = T, digits = 2, format.args = list(decimal.mark = ",")) %>%
kable_styling() # %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)%>%row_spec(bold =TRUE,row=1)| S-ferritiini | Anemia | Ei anemiaa | |
|---|---|---|---|
| Anemia |
|
a 731 | b 270 |
| Ei anemiaa |
|
c 78 | d 1500 |
Tutkimusasetelmat
require(ztable)
require(DiagrammeR)
options(ztable.type = "html")tab.designs <- structure(list(Interventio = c("Ei", "Ei", "Ei", "Ei", "On", "On",
"On"), Tutkimusasetelma = c("Ekologinen, korrelaatio tutkimus", "Poikkileikkaus, prevalenssi",
"Sairauslähtöinen", "Seuranta, kohortti", "Yhteisöinterventio", "Kenttäkoe",
"Satunnaistettu kliininen koe, RCT"), Havaintoyksikkö = c("Populaatio", "Yksilöt",
"Yksilöt", "Yksilöt", "Yhteisö", "Terveet henkilöt", "Yksilöt")), class = "data.frame",
row.names = c(NA, -7L))
# knitr::kable(tab.designs[,c(2,3,1)],caption='Muutamien tutkimusasetemien
# luokittelu.')
tab.designs.1 <- as.matrix(tab.designs)
dimnames(tab.designs.1) <- list(NULL, names(tab.designs))
kbl(tab.designs.1[, c(2, 3, 1)], caption = "Muutamien tutkimusasetelmien luokittelu.",
booktabs = T, digits = 2, format.args = list(decimal.mark = ",")) %>%
kable_styling() #%>%column_spec(bold =TRUE,column=1)%>%row_spec(bold =TRUE,row=1)| Tutkimusasetelma | Havaintoyksikkö | Interventio |
|---|---|---|
| Ekologinen, korrelaatio tutkimus | Populaatio | Ei |
| Poikkileikkaus, prevalenssi | Yksilöt | Ei |
| Sairauslähtöinen | Yksilöt | Ei |
| Seuranta, kohortti | Yksilöt | Ei |
| Yhteisöinterventio | Yhteisö | On |
| Kenttäkoe | Terveet henkilöt | On |
| Satunnaistettu kliininen koe, RCT | Yksilöt | On |
library(Epi)
library(survival)
# with(lep,twoby2(exposure=sex,outcome=d)) Example of cohort data
esim.coh.data <- structure(list(No. = 1:10, Age = c(34L, 39L, 31L, 36L, 38L, 38L,
41L, 32L, 39L, 42L), FU.time = c(15L, 20L, 12L, 17L, 9L, 16L, 11L, 20L, 18L,
17L), Age.end = c(49L, 59L, 43L, 53L, 47L, 54L, 52L, 52L, 57L, 59L), Diagn.age = c(NA,
54L, NA, 41L, NA, 51L, NA, NA, NA, NA), Person.yrs = c(15L, 15L, 12L, 5L, 9L,
13L, 11L, 20L, 18L, 1L)), .Names = c("No.", "Age", "FU.time", "Age.end", "Diagn.age",
"Person.yrs"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -10L))
# esim.coh.data<-read.table(file='clipboard',header=TRUE,sep='\t')
# names(esim.coh.data)<-c('No.','Age','FU.time','Age.end','Diagn.age','Person.yrs')
# dump(objects(1,patt='esim.coh.data'),file='')
esim.coh.Lx <- Lexis(entry = list(age = Age, fu.time = rep(0, length(Age)), period = c(1980,
1981, 1985, 1988, 1981, 1988, 1988, 1985, 1987, 1982)), exit = list(age = ifelse(is.na(Diagn.age),
Age.end, Diagn.age)), exit.status = ifelse(is.na(Diagn.age), 0, 1), entry.status = 0,
id = No., data = esim.coh.data)# Create Lexis object for cohort data Include two time scales: age and
# follow-up time (fu.time)
plot(esim.coh.Lx, time.scale = "age", xlab = "Ikä", ylab = "Henkilö", lwd = 2,
cex.axis = 1, cex.lab = 1.4, ylim = c(1, 11), axes = FALSE)
axis(1, at = c(30, 35, 40, 45, 50, 55, 60))
axis(2, at = 1:10)
points(esim.coh.Lx, pch = c(NA, 16)[esim.coh.Lx$lex.Xst + 1], col = "tomato4", cex = 1.4)
PY.ann(esim.coh.Lx, cex = 1.2, digits = 0)
points(x = rep(51, 5), y = c(2, 7:10), pch = 1, cex = 1.4, lwd = 2)
abline(v = 51, lty = 2, lwd = 2)
abline(v = 45, lty = 5, lwd = 1)
box()
with(esim.coh.Lx, segments(x0 = Age + lex.dur, y0 = No., x1 = rep(60, 10), y1 = No.,
lwd = 2, lty = 2, col = "grey"))
Kymmenen henkilön seuranta.
demo.OECD <- read.table(file = "HEALTH_LVNG_03022017110046265.csv", header = TRUE,
sep = ",")
# library(lattice) #levels(demo.OECD$Measure) xyplot(Value~Year|
# Country,data=demo.OECD[demo.OECD$Measure=='% of population aged 15+ who are
# daily smokers',])
# xyplot(Value~Year,group=Country,data=demo.OECD[demo.OECD$Measure=='Cigarettes
# per smoker per day',], auto.key=list(columns = 2), type='b')
# apu<-simpleKey(text = levels(demo.OECD$Country),columns=4);
# apu$points$pch<-1:4 png(file='C:/Users/jkhaukka/OneDrive - University of
# Helsinki/Opetus/EpiKirja/EpiKirja/OECDTupakointi.png',width=9*72*7,
# height=9*72*7/sqrt(2),res=600)
# xyplot(Value~Year,group=Country,data=demo.OECD[demo.OECD$Measure=='Cigarettes
# per smoker per day',], key=apu,outer=TRUE, type='b',pch=1:4,ylab='Savukkeita
# päivässä(vain tupakoijat)',xlab='Vuosi') dev.off()
# xyplot(Value~Year,group=Country,data=demo.OECD[demo.OECD$Measure=='% of
# population aged 15+ who are daily smokers',], key=apu,outer=TRUE,
# type='b',pch=1:4,ylab='Tupakoijien % osuus',xlab='Vuosi')
require(ggplot2)
apu <- demo.OECD[demo.OECD$Measure == "Cigarettes per smoker per day", ]
p1 <- ggplot(apu, aes(y = Value, x = Year, color = Country, shape = Country)) + geom_point(size = 2) +
geom_path() + labs(shape = "Maa", color = "Maa", x = "Vuosi", y = "Tupakoivien henkilöiden\nsavukkeiden kulutus päivässä.") +
theme(legend.position = c(0.15, 0.8), axis.title = element_text(size = 8), legend.title = element_text(size = 8),
legend.text = element_text(size = 8))
p1
Tupakoivien savukkeiden kulutus. Perustuu OECD:n aikasarjoihin.
load(file = "./YhtData/sotka1dt.RData")
ggplot(sotka1.dt, aes(x = Erot, y = Mieli)) + geom_point() + geom_smooth(size = 0.7) +
coord_cartesian(xlim = c(0, 30)) + labs(x = "Avioeroja 25-64-vuotiailla/1 000 ",
y = "Mielenterveyden häiriöihin sairaalahoitoa\n saaneet 0-17-vuotiaat/1 000") +
theme(axis.title = element_text(size = 8), legend.title = element_text(size = 8),
legend.text = element_text(size = 8))
Avioerojen ja nuorten mielenterveyden häiriöiden riippuvuus kunnittain vuonna 2020.
require(ggplot2)
# Simulation of the data
set.seed(1917)
tmp.data <- data.frame(area = factor(rep(LETTERS[1:5], rep(20, 5))))
tmp.data$x <- 10 + rnorm(nrow(tmp.data)) + as.numeric(tmp.data$area)
tmp.data$y <- 5 + -1 * tmp.data$x + rnorm(nrow(tmp.data)) + 3 * as.numeric(tmp.data$area)
# Mean values of areas A-E
tmp.data.1 <- with(tmp.data, aggregate(list(x = x, y = y), list(area = area), mean))
# 'Ecological' regression model
tmp.m1.coef <- coefficients(lm(y ~ x, data = tmp.data.1))
# Plots
p1.eco1 <- ggplot(tmp.data, aes(x = x, y = y, color = area)) + geom_point()
p1.eco1 + geom_smooth(formula = y ~ x, method = "lm") + geom_abline(slope = tmp.m1.coef[2],
intercept = tmp.m1.coef[1]) + geom_point(data = tmp.data.1, aes(x = x, y = y),
pch = 18, cex = 4, col = "navy") + labs(color = "Alapopulaatio") + theme(legend.position = "bottom") +
theme(legend.position = c(0.1, 0.75), axis.title = element_text(size = 8), legend.title = element_text(size = 6),
legend.text = element_text(size = 6))
Ekologinen harha (ecological fallacy). Yksilötasolla mitattaessa x-muuttujan kasvu on yhteydessä y-muuttujan vähenemiseen, mutta ryhmätason analyysi osoittaa päinvastaista (musta viiva)
# {r fig.cap='Ekologisen tutkimuksen vahvuuksia ja heikkouksia.', echo =
# TRUE,message=FALSE,out.width = '90%',fig.fullwidth=TRUE}
# library(DiagrammeR);library(DiagrammeRsvg);library(magrittr);library(rsvg);library(png)
# apu<-grViz(scan(file='./Laatikot/VahvuusHeikkousEkologinen.gv',sep='\n',what='',quiet
# =TRUE)) apu %>% export_svg %>% charToRaw %>% rsvg_png
# (,width=4000,file='./YhtKuvat/VahvuusHeikkousEkologinen.png')
# knitr::include_graphics(c('./YhtKuvat/VahvuusHeikkousEkologinen.png'))
# cohorttools::gv2image(gv=apu,type='png',file='./YhtKuvat/VahvuusHeikkousEkologinen')library(ggplot2)
library(gridExtra)
# load(url('http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/nhgh.rda'))
load("nhghV2.RData")
levels(nhgh$re)[5] <- "Other Race\nIncluding Multi-Racial"
cros.1 <- ggplot(nhgh, aes(re, fill = factor(dx))) + xlab("Etnisyys") + ylab("Lukumäärä")
tmp.p1 <- cros.1 + scale_fill_manual(name = "Diabetes\nlääke", values = c("turquoise",
"red")) + geom_bar() + coord_flip() + theme(legend.position = c(0.8, 0.8), axis.title = element_text(size = 8),
text = element_text(size = 8), legend.title = element_text(size = 8), legend.text = element_text(size = 8))
# tmp.p2<-cros.1+scale_fill_manual(name='Diabetes\nlääke',values
# =c('turquoise','red'))+coord_flip()+geom_bar(position='fill')+ylab('Osuus')+
# theme(legend.position = 'nome') grid.arrange(tmp.p1, tmp.p2, nrow = 2)
tmp.p1
Diabetesta sairastavien lukumäärä
library(ggplot2)
cros.3 <- ggplot(nhgh, aes(factor(dx), bmi)) + xlab("Diabetes") + ylab("Painoindeksi (BMI)")
cros.3 + geom_boxplot(varwidth = TRUE) + theme(legend.position = c(0.8, 0.8), axis.title = element_text(size = 8),
legend.title = element_text(size = 8), legend.text = element_text(size = 8))
Diabetesta (1) sairastavien painoindeksi (BMI) verrattuna muihin
cros.5 <- ggplot(nhgh, aes(age, gh)) + xlab("Ikä") + ylab("Sokerihemoglobiini (%)")
cros.5 + geom_point(col = "navy", alpha = 0.1, size = 0.2) + facet_grid(factor(dx,
labels = c("ei DM", "DM")) ~ re) + geom_smooth(method = "loess", span = 0.75) +
ylim(4, 8) + theme(strip.text = element_text(size = 4), axis.text = element_text(size = 6),
legend.position = c(0.8, 0.8), axis.title = element_text(size = 8), legend.title = element_text(size = 8),
legend.text = element_text(size = 8))
Diabetesta (DM) sairastavien ja sairastamattomien sokerihemoglobiini (%) iän suhteen.
library(dplyr)
nhgh$Diabetes <- factor(nhgh$dx, levels = c(0, 1), label = c("ei", "on"))
tmp.dx.gr <- group_by(nhgh, Diabetes)
count.na <- function(x) sum(is.na(x))
# knitr::kable(summarise(tmp.dx.gr,
# Keskiarvo=mean(age,na.rm=TRUE),SD=sd(bmi,na.rm=TRUE),
# Mediaani=median(bmi,na.rm=TRUE),P.25=quantile(bmi,probs = c(0.25)),
# P.75=quantile(bmi,probs = c(0.75))),digits=2, caption='Ikä diabeteksen
# suhteen, keskiarvo, mediaani, keskihajonta, ja ala- ja ylä kvartiilit.')
library(tableone)
tmp1 <- CreateTableOne(nhgh, vars = c("age", "bmi"), strata = "Diabetes", test = FALSE,
addOverall = TRUE)
tmp1 <- print(tmp1, printToggle = FALSE)
tmp1 <- gsub(pattern = ".", replacement = ",", x = tmp1, fixed = TRUE)
kbl(tmp1, label = "NHANESDiabetesTaulu", caption = "Ikä diabeteksen suhteen, keskiarvo, mediaani, keskihajonta, ja ala- ja ylä kvartiilit.",
booktabs = T, digits = 2, format.args = list(decimal.mark = ","))| Overall | ei | on | |
|---|---|---|---|
| n | 6795 | 5881 | 914 |
| age (mean (SD)) | 44,29 (20,59) | 41,85 (20,25) | 59,98 (15,14) |
| bmi (mean (SD)) | 28,32 (6,95) | 27,69 (6,61) | 32,41 (7,67) |
# tmp.tab<-summarise(tmp.dx.gr,
# Keskiarvo=mean(age,na.rm=TRUE),SD=sd(bmi,na.rm=TRUE),
# Mediaani=median(bmi,na.rm=TRUE),P.25=quantile(bmi,probs = c(0.25)),
# P.75=quantile(bmi,probs = c(0.75))) kbl(tmp.tab,digits=2, caption='Ikä
# diabeteksen suhteen, keskiarvo, mediaani, keskihajonta, ja ala- ja ylä
# kvartiilit.', booktabs = T,digits=2,format.args = list(decimal.mark =','))#
# %>% kable_styling() %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)%>%row_spec(bold
# =TRUE,row=1)cros.4 <- ggplot(nhgh, aes(factor(re), bmi)) + xlab("Etninen ryhmä") + ylab("Painoindeksi (BMI)")
cros.4 + geom_boxplot(varwidth = TRUE, notch = TRUE) + coord_flip() + theme(strip.text = element_text(size = 4),
axis.text = element_text(size = 6), legend.position = c(0.8, 0.8), axis.title = element_text(size = 8),
legend.title = element_text(size = 8), legend.text = element_text(size = 8))
Painoindelsin (BMI) riippuvuus etnisesta ryhmästä.
library(Epi)
require(ztable)
library(kableExtra)
tmp.m.bmi <- lm(bmi ~ re, data = nhgh)
# print(ztable(tmp.m.bmi,caption='Tulokset lineaarisesta regressiomallista
# jossa selitettävä muuttujan on BMI. Vertailuryhmänä on 'Mexican
# American'.'),type='latex') knitr::kable(summary(tmp.m.bmi)$coefficients,
# caption='Tulokset lineaarisesta regressiomallista jossa selitettävä muuttujan
# on BMI. Vertailuryhmänä on 'Mexican American'.', digits=4,booktabs=TRUE)
apu <- ci.lin(tmp.m.bmi)[, c(1, 2, 5, 6)]
kbl(apu, caption = "Tulokset lineaarisesta regressiomallista jossa selitettävä muuttujan on BMI. Vertailuryhmänä on 'Mexican American'. Sarakkeet 2.5\\% ja 97.5\\% osoittavat 95\\% luottamusvälin.",
booktabs = T, digits = 2, label = "tulosnhanes1", format.args = list(decimal.mark = ",")) %>%
kable_styling(latex_options = c("hold_position", "scale_down"), full_width = TRUE) %>%
column_spec(bold = TRUE, column = 1)| Estimate | StdErr | 2.5% | 97.5% | |
|---|---|---|---|---|
| (Intercept) | 28,56 | 0,19 | 28,19 | 28,92 |
| reOther Hispanic | -0,47 | 0,32 | -1,10 | 0,15 |
| reNon-Hispanic White | -0,50 | 0,22 | -0,94 | -0,06 |
| reNon-Hispanic Black | 1,15 | 0,27 | 0,62 | 1,68 |
| reOther Race Including Multi-Racial | -2,84 | 0,40 | -3,62 | -2,07 |
knitr::kable(apu, caption = "Tulokset lineaarisesta regressiomallista jossa selitettävä muuttujan on BMI. Vertailuryhmänä on 'Mexican American'. Sarakkeet 2.5\\% ja 97.5\\% osoittavat 95\\% luottamusvälin.",
digits = 2, booktabs = TRUE, label = "tulosnhanes1", format = "latex")library(stargazer)
tmp.m.bmi.1 <- update(tmp.m.bmi, ~. + age + sex)
apu1 <- ci.lin(tmp.m.bmi.1)[, c(1, 2, 5, 6)]
# kbl(apu1, caption='Tulokset lineaarisesta regressiomallista jossa selitettävä
# muuttujan on BMI. Vertailuryhmänä on 'Mexican American'. Mukana
# taustamuuttujat. Sarakkeet 2.5\\% ja 97.5\\% osoittavat 95\\%
# luottamusvälin.', booktabs = T,digits=2,label = 'tuloslosnhanes2',
# format.args = list(decimal.mark =',')) %>% kable_styling()
# %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)
# knitr::kable(ci.lin(tmp.m.bmi.1,subset='re')[,1:4],digit=c(4,4,4,4,4,4))
# print(stargazer(tmp.m.bmi,tmp.m.bmi.1,type=ifelse(knitr::is_html_output(),'html','latex')))
# print(ztable(tmp.m.bmi.1,caption='Tulokset lineaarisesta regressiomallista
# jossa selitettävä muuttujan on BMI. Vertailuryhmänä on 'Mexican American'.
# Mukana taustamuuttujat'),type='latex')
knitr::kable(apu1, caption = "Tulokset lineaarisesta regressiomallista jossa selitettävä muuttujan on BMI. Vertailuryhmänä on 'Mexican American'. Sarakkeet 2.5\\% ja 97.5\\% osoittavat 95\\% luottamusvälin.",
digits = 2, booktabs = TRUE, label = "tulosnhanes1", format = "latex")# Create Lexis object for cohort data Include two time scales: age and
# follow-up time (fu.time)
require(Epi)
require(survival)
load(file = "./YhtData/esimcoh.RData")
# png(filename =
# './YhtKuvat/esimcoh.png',width=1600,height=1600/sqrt(2),pointsize=36)
plot(esim.coh.Lx, time.scale = "age", xlab = "Ikä", ylab = "\nHenkilö", lwd = 8,
cex.axis = 0.8, cex.lab = 1.4, ylim = c(1, 11))
# axis(1,at=c(30,40,50,60)) axis(2,at=1:10)
points(esim.coh.Lx, pch = c(NA, 16)[esim.coh.Lx$lex.Xst + 1], col = "tomato4", cex = 1.4)
PY.ann(esim.coh.Lx, cex = 1.2, digits = 0)
box()
with(esim.coh.Lx, segments(x0 = Age + lex.dur, y0 = No., x1 = rep(60, 10), y1 = No.,
lwd = 2, lty = 2, col = "grey"))
tmp.id.6.expo <- c(40, 45)
segments(x0 = tmp.id.6.expo[1], y0 = 6.15, x1 = tmp.id.6.expo[2], y1 = 6.15, lwd = 8,
col = "navy", lty = 1)
Kymmenen henkilön seuranta. Yhdelle henkilölle (nro 6) on merkitty aikariippuva altiste sinisellä vaakaviivalla.
# dev.off() knitr::include_graphics(c('./YhtKuvat/esimcoh.png'))library(DiagrammeR)
library(DiagrammeRsvg)
library(magrittr)
library(rsvg)
library(png)
grViz(scan(file = "./YhtKuvat/KohorttiKuvio1V2.gv", sep = "\n", what = "", quiet = TRUE))Tosiaikainen ja historiallinen seurantatutkimus
require(Epi)
# png(filename ='./YhtKuvat/LexisKuva3A.png',width = 1500,height =
# 1500/sqrt(2),pointsize = 36 )
vanhat.par <- par(mfrow = c(1, 2), mar = c(5, 2, 1, 1))
plot(esim.coh.Lx, xlab = "Ikä", ylab = " ", ylim = c(0, 10.9), time.scale = c("age"),
lwd = 4)
points(esim.coh.Lx, pch = c(NA, 16)[esim.coh.Lx$lex.Xst + 1], col = "tomato4")
PY.ann(esim.coh.Lx, cex = 0.7, digits = 0)
plot(esim.coh.Lx, xlab = "Vuosi", ylab = " ", ylim = c(0, 10.9), time.scale = c("period"),
lwd = 4)
points(esim.coh.Lx, pch = c(NA, 16)[esim.coh.Lx$lex.Xst + 1], col = "tomato4")
PY.ann(esim.coh.Lx, cex = 0.7, digits = 0)
Lexis-diagrammi, 1-ulotteinen, ikä ja seuranta-aika
par(vanhat.par)
# apu<-dev.off()
# knitr::include_graphics(c('./YhtKuvat/LexisKuva3A.png'))# png(filename ='./YhtKuvat/LexisKuva4A.png',width = 1500,height =
# 1500/sqrt(2),pointsize = 36 )
vanhat.par <- par(mfrow = c(1, 2), mar = c(5, 4, 1, 0))
plot(esim.coh.Lx, time.scale = c("period", "age"), xlab = "Vuosi", ylab = "Ikä",
lwd = 4)
points(esim.coh.Lx, pch = c(NA, 16)[esim.coh.Lx$lex.Xst + 1], col = "tomato4")
PY.ann(esim.coh.Lx, cex = 0.7, digits = 0)
plot(esim.coh.Lx, time.scale = c("fu.time", "age"), xlab = "Seuranta-aika", ylab = "Ikä",
lwd = 4)
points(esim.coh.Lx, pch = c(NA, 16)[esim.coh.Lx$lex.Xst + 1], col = "tomato4")
PY.ann(esim.coh.Lx, cex = 0.7, digits = 0)
Lexis-diagrammi, 2-ulotteinen, kalenterivuosi, seuranta-aika ja ikä
par(vanhat.par)
# apu<-dev.off()
# knitr::include_graphics(c('./YhtKuvat/LexisKuva4A.png'))require(survival)
require(ggplot2)
require(survminer)
require(ggsurvfit)
load(file = "TADA11.RData")
# Select 54 — Virginia for practicals
TADA.11.54 <- TADA.11[TADA.11$stater == "54", ]
survfit.54.sex <- survfit2(Surv(follow/365.25, inddea == "1") ~ sex, data = TADA.11.54)
kmtenure <- ggsurvfit(survfit.54.sex, linetype_aes = TRUE) + add_censor_mark() +
scale_color_grey() + scale_fill_grey() + add_confidence_interval() + add_quantile() +
labs(x = "Aika (d)", y = "Elossa olevien\n osuus") + add_risktable(size = 3.5,
stats_label = list(n.risk = "Pop. koko", n.event = "N"), risktable_stats = c("n.risk",
"n.event"), theme = theme(strip.text = element_text(size = 4), axis.text = element_text(size = 6),
text = element_text(size = 8), legend.position = c(0.8, 0.8), axis.title = element_text(size = 8),
legend.title = element_text(size = 8), legend.text = element_text(size = 8)))
kmtenure
Kokonaiskuolleisuus sukupuolen mukaan
# ggsave(kmtenure,filename = './YhtKuvat/kmtenure.png',dpi=300)
# knitr::include_graphics('./YhtKuvat/kmtenure.png',)library(epitools)
require(cohorttools)
# Aggregate events and person-years (1000)
tmp.54.tenure <- mkratetable(Surv(follow, inddea == "1") ~ sex, add.RR = TRUE, data = TADA.11.54,
scale = (365.25 * 1000))
colnames(tmp.54.tenure) <- c("Ryhmä", "Seur.aika", "Lukumäärä", "Kuolleisuus",
"95% alaraja", "95% yläraja", "MRR", "95% alaraja", "95% yläraja")
apu <- cbind(as.character(tmp.54.tenure[, 1]), format(tmp.54.tenure[, 2], decimal.mark = ",",
digits = 2, nsmall = 2), tmp.54.tenure[, 3], paste0(format(tmp.54.tenure[, 4],
decimal.mark = ",", digits = 2, nsmall = 2), " (", format(tmp.54.tenure[, 5],
decimal.mark = ",", digits = 2, nsmall = 2), "-", format(tmp.54.tenure[, 6],
decimal.mark = ",", digits = 2, nsmall = 2), ")"), paste0(format(tmp.54.tenure[,
7], decimal.mark = ",", digits = 2, nsmall = 2), " (", format(tmp.54.tenure[,
8], decimal.mark = ",", digits = 2, nsmall = 2), "-", format(tmp.54.tenure[,
9], decimal.mark = ",", digits = 2, nsmall = 2), ")"))
colnames(apu) <- c("Ryhmä", "Seur.aika", "Lukumäärä", "Kuolleisuus", "MRR")
kbl(apu, caption = "Kokonaiskuolleisuus. Kuolleiden lukumäärä (N), kertynyt seuranta-aika (1/1000), kuolleisuus ja suhteellinen kuoleman riski (MRR)",
label = "tenure54", booktabs = T, digits = 2, format.args = list(decimal.mark = ",")) %>%
kable_styling() # %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)%>%row_spec(bold =TRUE,row=1)| Ryhmä | Seur.aika | Lukumäärä | Kuolleisuus | MRR |
|---|---|---|---|---|
| Male | 154,59 | 1298 | 8,40 (7,95-8,87) | 1,00 (1,00-1,00) |
| Female | 168,54 | 1257 | 7,46 (7,05-7,88) | 0,89 (0,82-0,96) |
# knitr::kable(apu,caption='Kokonaiskuolleisuus. Kuolleiden lukumäärä (N),
# kertynyt seuranta-aika (1/1000), kuolleisuus ja suhteellinen kuoleman riski
# (MRR)',format = 'latex')
# knitr::kable(tmp.54.tenure,caption='Kokonaiskuolleisuus. Kuolleiden lukumäärä
# (N), kertynyt seuranta-aika (1/1000), kuolleisuus',
# digits=c(0,2,2,2,2,2,2,2,2))
# knitr::kable(tmp.tab1,caption='Kokonaiskuolleisuus. Kuolleiden lukumäärä (N),
# kertynyt seuranta-aika (1/1000), kuolleisuus, ja vertailut.',
# digits=c(0,2,2,2,2)) options(ztable.type='viewer') Korjaa
# print(ztable(tmp.tab1,digits=c(0,0,2,2,2,2), caption='Kokonaiskuolleisuus.
# Kuolleiden lukumäärä (N), kertynyt seuranta-aika (1/1000), kuolleisuus, ja
# vertailut.', align='lrrrrrrrr'))Lepra-tutkimuksen muuttujat:
* age: ikä (5-9, 10-14, 15-19, 20-24, 25-29, 30-44, over 45)
* sex: sukupuoli (male, female)
* bcg: Bacillus Calmette–Guerin (BCG) rokotteen arpi, (no, yes)
* school: koulutuksen pituus (1-5yrs, 6-8yrs, sec, tert)
* house: asuinrakennuksen materiaali (brick, sunbrick, wattle, temp)library(xtable)
library(epitab)
library(epiR)
data(lep)
lep$Lepra <- factor(lep$d, levels = c(1, 0), label = c("Case", "Control"))
lep$bcg.1 <- Relevel(lep$bcg, ref = "yes")
# lep.tab<-with(lep,twoby2(exposure=bcg.1,outcome=Lepra,print =TRUE))
lep.tab <- with(lep, table(bcg.1, outcome = Lepra))
epi.2by2(dat = lep.tab, method = "case.control", conf.level = 0.95, units = 100,
outcome = "as.columns")## Outcome + Outcome - Total Odds
## Exposed + 47 500 547 0.09 (0.07 to 0.12)
## Exposed - 227 596 823 0.38 (0.33 to 0.44)
## Total 274 1096 1370 0.25 (0.22 to 0.28)
##
## Point estimates and 95% CIs:
## -------------------------------------------------------------------
## Exposure odds ratio 0.25 (0.18, 0.35)
## Attrib fraction (est) in the exposed (%) -304.81 (-479.42, -187.47)
## Attrib fraction (est) in the population (%) -52.35 (-64.45, -41.14)
## -------------------------------------------------------------------
## Uncorrected chi2 test that OR = 1: chi2(1) = 74.060 Pr>chi2 = <0.001
## Fisher exact test that OR = 1: Pr>chi2 = <0.001
## Wald confidence limits
## CI: confidence interval# with(lep,twoby2(exposure=bcg.1,outcome=Lepra))
# print(ztable(apu$table[,1:2],caption='Sairauslähtöinen tutkimus. Lepra ja
# BCG-arpi'),digits=0, type=ifelse(knitr::is_html_output(),'html','latex'))
# print(xtable(apu$table[,1:2],caption='Sairauslähtöinen tutkimus. Lepra ja
# BCG-arpi'),digits=0, type=ifelse(knitr::is_html_output(),'html','latex'))
# apu.tab<-with(lep,epitab(x=table(bcg.1,Lepra),method='oddsratio'))$tab[,-8]
# print(ztable(apu.tab,caption='Sairauslähtöinen tutkimus. Lepra ja
# BCG-arpi'),digits=c(0,0,4,0,4,4,4,4),
# type=ifelse(knitr::is_html_output(),'html','latex'))
# knitr::kable(apu.tab,caption='Sairauslähtöinen tutkimus. Lepra ja
# BCG-arpi'),digits=c(0,0,4,0,4,4,4,4))Kokeellinen tutkimus
teksti.on.HTML <- !knitr:::is_html_output()
require(ztable)
require(DiagrammeR)
options(ztable.type = "html")
# apu<-read.table(pipe('pbpaste'), sep='\t', header=TRUE) head(apu)
# table(apu$X7)
source("Funktioita.R", echo = TRUE)##
## > Piirra.Laatikko <- function(Otsikko = "Otsikko", Kohdat = "1",
## + item.mark = "◼ ", Otsikko.size = 20, L.leveys = 25,
## + rows = "", ta .... [TRUNCATED]
##
## > Piirra.LaatikkoV2 <- function(Otsikko = "Otsikko",
## + Kohdat = "1", Otsikko2, Kohdat2, item.mark = "◼ ",
## + Otsikko.size = 20, L.levey .... [TRUNCATED]grViz(Piirra.LaatikkoV2(Otsikko = "Kliinisen kokeen<br/> tavoitteet", Kohdat = c(" Tutkitaan uuden lääkkeen paremmuutta vanhaan verrattuna (superiority)",
" Tutkitaan ovatko lääkkeet yhtä hyviä (equivalence)", " Tutkitaan onko lääke toista huonompi (non-inferiority)",
" Annosvasteen määrittäminen (dose-response)"), Otsikko.size = 16, L.leveys = 30,
table.attr = "CELLBORDER=\"0\" style=\"rounded\" "))Kliinisen lääkekokeen tavoitteita.
Epidemiologisen tutkimuksen suunnittelu
# library(pxR) apu.ms.dt<-as.data.frame(read.px(filename =
# 'https://pxdata.stat.fi:443/PxWeb/sq/c1632b5c-5d05-4dd5-8523-cc2187afbbc3'))
# https://pxdata.stat.fi:443/PxWeb/sq/7350f4b1-f329-4974-94cd-fd2c60e39401
# save(apu.ms.dt,file='./YhtData/apumsdt.RData')
load(file = "./YhtData/apumsdt.RData")
ggplot(apu.ms.dt, aes(x = as.numeric(as.character(Vuosi)), y = value, col = Sukupuoli,
linetype = Sukupuoli)) + geom_line(size = 0.7) + labs(x = "Vuosi", y = "Kuolleiden lukumäärä") +
theme(legend.position = c(0.15, 0.3), axis.title = element_text(size = 8), legend.title = element_text(size = 8),
legend.text = element_text(size = 8))
Mahasyöpään (ICD10 C16) kuolleet Suomessa.
# knitr::include_graphics(c('./YhtKuvat/MahaSyopaTK.png'),dpi=300)# apu.ravint.dt<-as.data.frame(read.px(filename =
# 'https://pxdata.stat.fi:443/PxWeb/sq/4faa6cf8-f5c2-45dc-a81e-57f950f75873'))
# https://pxdata.stat.fi:443/PxWeb/sq/7350f4b1-f329-4974-94cd-fd2c60e39401
# apu.ravint.dt$Vuosi.num<-with(apu.ravint.dt,as.numeric(substr(Kuukausi,1,4))+as.numeric(substr(Kuukausi,6,7))/12-(1/24))
# save(apu.ravint.dt,file='./YhtData/apuravintdt.RData')
load(file = "./YhtData/apuravintdt.RData")
ggplot(apu.ravint.dt, aes(x = Vuosi.num, y = value)) + geom_line(size = 0.5) + labs(x = "Vuosi",
y = "Määrä kuukaudessa (htv).")
Ravintoloiden konkurssit kuukausittain yritysten henkilötyövuosien (htv) mukaan.
# https://pxdata.stat.fi:443/PxWeb/sq/bdd08272-cbcf-4d06-a09e-1544d7292b6e
# knitr::include_graphics(c('./YhtKuvat/RavintolaKonkurssit.png'))Epidemiologinen päättely
library(DiagrammeR)
library(DiagrammeRsvg)
library(magrittr)
library(rsvg)
library(png)
DiagrammeR::grViz(scan("YhtKuvat/TupakkaFisherDAG.gv", what = "", sep = "\n"))Fisherin näkemys tupakoinnin ja keuhkosyövän suhteesta
grViz(scan("KuvatLuku2/SyopaDAGKaksi.gv", what = "", sep = "\n"))Diabetes ja syöpä, DAG
Harhat ja niiden lähteet
# ```{r Luku4HarhaKuva, echo = TRUE,results='asis',fig.cap = 'Harha ja
# tarkkuus. Pieni tarkkuus, #harhaton (vas. ylä), tarkka ja harhaton (oik.
# ylä), suuri tarkkuus, harhainen (vas. ala), #pieni tarkkuus, harhainen (oik.
# ala)'}
# png('./YhtKuvat/harhataulukuvio.png',width = 1000, height = 1000,pointsize =
# 24)
set.seed(seed = 30121999)
apu.harha.1 <- list(x = rnorm(20, sd = 1.2), y = rnorm(20, sd = 1.2))
apu.harha.2 <- list(x = rnorm(20, sd = 0.25), y = rnorm(20, sd = 0.15))
apu.harha.3 <- list(x = rnorm(20, mean = 1.5, sd = 0.25), y = rnorm(20, mean = -0.7,
sd = 0.25))
apu.harha.4 <- list(x = rnorm(20, mean = 1.5, sd = 1), y = rnorm(20, mean = -0.7,
sd = 1))
par.old <- par(mar = rep(0, 4), mfrow = c(2, 2))
with(apu.harha.1, plot(x, y, pch = 16, xlim = 0.8 * c(-6, 6), ylim = 0.8 * c(-6,
6), xlab = "", ylab = "", axes = FALSE))
symbols(x = rep(0, 5), y = rep(0, 5), circles = 1:5, add = TRUE, inches = FALSE,
lwd = 2)
with(apu.harha.2, plot(x, y, pch = 16, xlim = 0.8 * c(-6, 6), ylim = 0.8 * c(-6,
6), xlab = "", ylab = "", axes = FALSE))
symbols(x = rep(0, 5), y = rep(0, 5), circles = 1:5, add = TRUE, inches = FALSE,
lwd = 2)
with(apu.harha.3, plot(x, y, pch = 16, xlim = 0.8 * c(-6, 6), ylim = 0.8 * c(-6,
6), xlab = "", ylab = "", axes = FALSE))
symbols(x = rep(0, 5), y = rep(0, 5), circles = 1:5, add = TRUE, inches = FALSE,
lwd = 2)
with(apu.harha.4, plot(x, y, pch = 16, xlim = 0.8 * c(-6, 6), ylim = 0.8 * c(-6,
6), xlab = "", ylab = "", axes = FALSE))
symbols(x = rep(0, 5), y = rep(0, 5), circles = 1:5, add = TRUE, inches = FALSE,
lwd = 2)
Harha ja tarkkuus. Pieni tarkkuus, harhaton (vas. ylä), tarkka ja harhaton (oik. ylä), suuri tarkkuus, harhainen (vas. ala), pieni tarkkuus, harhainen (oik. ala)
par((par.old))
# dev.off() knitr::include_graphics(path = './YhtKuvat/harhataulukuvio.png')library(DiagrammeR)
library(DiagrammeRsvg)
library(magrittr)
# library(svglite)
library(rsvg)
library(png)
grViz("digraph G
{node [shape=box, color=white, height=0.1, width=0.1];
rankdir=TB;
C [color=black, height=0.1, width=0.1];
R->E;E->C;D->C;}")Berksonin harha
Epidemiologisen päättelyn apuneuvoja
library(cohorttools)
load("./YhtData/TADA.11.54.RData")
TADA.11.54$Omistus <- Relevel(TADA.11.54$tenure, list(Owned = 1, 2:4))
TADA.11.54$Omistus <- Relevel(TADA.11.54$Omistus, ref = 2)
levels(TADA.11.54$Omistus) <- c("Muu", "Omistus")tmp.rt <- mkratetable(Surv(follow, as.numeric(inddea)) ~ Omistus, data = TADA.11.54,
scale = 1000 * 365.25, add.RR = FALSE)
TADA.54.m0 <- glm(as.numeric(inddea) ~ Omistus + offset(log(follow/365.25)), family = poisson,
data = TADA.11.54)
TADA.54.m1 <- update(TADA.54.m0, ~. + age)
# knitr::kable(tmp.rt,digits=3,caption='Kuolleisuus (1/100 henkilövuotta)
# asunnon omistuksen mukaan jaoteltuna')
# round(ci.exp(TADA.54.m0,subset='Omistus'),3)
# round(ci.exp(TADA.54.m1,subset='Omistus'),3)
colnames(tmp.rt) <- c("", "Henk.vuodet", "N", "MR", "2,5%", "97,5%")
kbl(tmp.rt, digits = 3, format.args = list(decimal.mark = ","), caption = "Kuolleiden lukumäärä (N), kuolleisuus (MR) ja sen 95\\% luottamusväli (1/100 henkilövuotta) asunnon omistuksen mukaan jaoteltuna") %>%
kable_classic()| Henk.vuodet | N | MR | 2,5% | 97,5% | |
|---|---|---|---|---|---|
| Muu | 97,965 | 558 | 5,696 | 5,233 | 6,189 |
| Omistus | 225,164 | 1997 | 8,869 | 8,484 | 9,267 |
tmp.tenuremalli <- ci.exp(TADA.54.m1, subset = -1)
colnames(tmp.tenuremalli) <- c("MRR", "2,5%", "97,5%")
kbl(tmp.tenuremalli, digits = 2, format.args = list(decimal.mark = ","), caption = "Suhteellinen kuolleisuus (MRR) ja sen 95\\% luottamusväli Poisson regressio mallin mukaan. Omistajia verrattu muihin hallintamuotoihin, ikä yhtä
vuotta kohti.") %>%
kable_classic()| MRR | 2,5% | 97,5% | |
|---|---|---|---|
| OmistusOmistus | 0,77 | 0,70 | 0,85 |
| age | 1,09 | 1,09 | 1,09 |
grViz(scan(file = "./YhtKuvat/DAGBDSimple.gv", sep = "\n", what = ""))Asumismuoto ja kuolleisuus
IV.kuvio <- "digraph graphname {
rankdir=TB
style=filled;
color=white;
Inst [label=\"Instrumentti\nmuuttuja\" fontsize=24, shape=box, fontname=Calibri] // node T
Trea [label=\"Altiste\" fontsize=24, shape=box, fontname=Calibri] // node P
D [label=\"Tutkittava\nvaste\" fontsize=24, shape=box, fontname=Calibri] // node P
U [fontsize=12, fontname=Calibri] // node P
V [fontsize=12, fontname=Calibri]
Inst->Trea [label=\"b\"];
Trea->D [label=\"a\"];
U->Trea;
V->D;
U->V [label=\"\t r\" arrowhead=\"none\"];
{ rank=same; U; V }
{ rank=same; Trea; D }
}"
grViz(IV.kuvio)Nuoli “a” osoittaa altisteen suoran yhteyden vasteeseen, joka on riippumaton jäännösvaikutusten (U ja V) korrelaatiosta (r). Vaikutus havaitaan instrumentti muuttujan avulla, koska sen oletetaan vaikuttavan vasteeseen vain altisteen kautta (b).
Mendel-satunnaistus (Mendelian randomization) on muunnelma IM tekniikasta. Siinä IM käytetään henkilön genotyyppiä instrumenttimuuttujana (Davies, Holmes, and Smith 2018).
Mend.kuvio <- "digraph graphname {
rankdir=TB
style=filled;
color=white;
Inst [label=\"ALDH2\ngeeni\" fontsize=24, shape=box, fontname=Calibri] // node T
Trea [label=\"Alkoholin\nkulutus\" fontsize=24, shape=box, fontname=Calibri] // node P
D [label=\"Verenpaine\" fontsize=24, shape=box, fontname=Calibri] // node P
Inst->Trea [label=\"\t b\"];
Trea->D [label=\"a\"];
{ rank=same; Trea; D }
}"
DiagrammeR::grViz(Mend.kuvio)Mendel-satunnaistus.
library(foreign)
library(rdd)
AEJfigs = read.dta("./YhtData/AEJfigs.dta")
# All = all deaths
AEJfigs$age = AEJfigs$agecell - 21
AEJfigs$over21 = ifelse(AEJfigs$agecell >= 21, 1, 0)
reg.1 = RDestimate(all ~ agecell, data = AEJfigs, cutpoint = 21)
plot(reg.1)
title(main = "All Causes of Death", xlab = "AGE", ylab = "Mortality rate from all causes (per 100,000)")
Kuolleisuus tieliikenneonnettomuuksissa Yhdysvalloissa 1997–2005. Havainnot (pisteet) ja mallin ennuste ja 95 prosentin luottamusväli.
summary(reg.1)##
## Call:
## RDestimate(formula = all ~ agecell, data = AEJfigs, cutpoint = 21)
##
## Type:
## sharp
##
## Estimates:
## Bandwidth Observations Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## LATE 1.6561 40 9.001 1.480 6.080 1.199e-09
## Half-BW 0.8281 20 9.579 1.914 5.004 5.609e-07
## Double-BW 3.3123 48 7.953 1.278 6.223 4.882e-10
##
## LATE ***
## Half-BW ***
## Double-BW ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## F-statistics:
## F Num. DoF Denom. DoF p
## LATE 33.08 3 36 3.799e-10
## Half-BW 29.05 3 16 2.078e-06
## Double-BW 32.54 3 44 6.129e-11# png(file='./YhtKuvat/RDDUSATraffic.png',width=2400,height=2400/sqrt(2),res=300)
reg.2 = RDestimate(mva ~ agecell, data = AEJfigs, cutpoint = 21)
plot(reg.2)
title(main = "", xlab = "Ikä", ylab = "Kuolleisuus (1/100 000)")
Kuolleisuus tieliikenneonnettomuuksissa Yhdysvalloissa 1997–2005. Havainnot (pisteet) ja mallin ennuste ja 95 prosentin luottamusväli.
# dev.off() knitr::include_graphics(c('YhtKuvat/RDDUSATraffic.png'),dpi=300)# Kuvioiden teko cohorttools::gv2image(
# scan(file='./YhtKuvat/Mediation.gv',sep='\n',what=''),file='./YhtKuvat/Mediation',type
# = 'png',width=500) cohorttools::gv2image(
# scan(file='./YhtKuvat/MediationFlow.gv',sep='\n',what=''),file='./YhtKuvat/MediationFlow',type
# = 'png',width=1200)
# Download data online. This is a simulated dataset for this post. myData
# <-read.csv(file=url('http://static.lib.virginia.edu/statlab/materials/data/mediationData.csv'))
# save(myData,file='./YhtData/myData.RData')
load(file = "./YhtData/myData.RData")model.M <- lm(M ~ X, myData)
model.Y <- lm(Y ~ X + M, myData)
results <- mediation::mediate(model.M, model.Y, treat = "X", mediator = "M", boot = TRUE,
sims = 100)
summary(results)##
## Causal Mediation Analysis
##
## Nonparametric Bootstrap Confidence Intervals with the Percentile Method
##
## Estimate 95% CI Lower 95% CI Upper p-value
## ACME 0.3565 0.2242 0.51 <2e-16 ***
## ADE 0.0396 -0.1970 0.25 0.8
## Total Effect 0.3961 0.1817 0.64 <2e-16 ***
## Prop. Mediated 0.9000 0.5078 1.90 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Sample Size Used: 100
##
##
## Simulations: 100#Meta-analyysi
require(metafor)
options(width = 60)
dat <- escalc(measure = "RR", ai = tpos, bi = tneg, ci = cpos, di = cneg, data = dat.bcg,
append = TRUE)
res <- rma(ai = tpos, bi = tneg, ci = cpos, di = cneg, data = dat, measure = "RR")
res##
## Random-Effects Model (k = 13; tau^2 estimator: REML)
##
## tau^2 (estimated amount of total heterogeneity): 0.3132 (SE = 0.1664)
## tau (square root of estimated tau^2 value): 0.5597
## I^2 (total heterogeneity / total variability): 92.22%
## H^2 (total variability / sampling variability): 12.86
##
## Test for Heterogeneity:
## Q(df = 12) = 152.2330, p-val < .0001
##
## Model Results:
##
## estimate se zval pval ci.lb ci.ub
## -0.7145 0.1798 -3.9744 <.0001 -1.0669 -0.3622 ***
##
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1# png(file='./YhtKuvat/metafig1.png',width = 1200, height =
# 1200,pointsize = 30)
forest(res, slab = paste(dat$author, dat$year, sep = ", "), xlim = c(-16,
6), at = log(c(0.05, 0.25, 1, 4)), atransf = exp, ilab = cbind(dat$tpos,
dat$tneg, dat$cpos, dat$cneg), ilab.xpos = c(-9.5, -8, -6,
-4.5), cex = 0.9)
op <- par(cex = 0.75, font = 2)
text(c(-9.5, -8, -6, -4.5), 15, c("TB+", "TB-", "TB+", "TB-"))
text(c(-8.75, -5.25), 16, c("Vaccinated", "Control"))
text(-16, 15, "Author(s) and Year", pos = 4)
text(6, 15, "Relative Risk [95% CI]", pos = 2)
Meta-analyysin tulokset. Piste-esimaaattia merkitsevän mustan neliön koko on suhteessa tutkimuksen kokoon. Alimpana kaikkien osatutkimusten yhteinen tulos (vinoneliö).
par(op)
# apu<-dev.off()
# knitr::include_graphics(path='./YhtKuvat/metafig1.png',dpi=300)# png(filename = './YhtKuvat/MetaSuppilo.png',width =
# 2000,height = 2000/sqrt(2),pointsize =48 )
funnel(res, xlab = "Log Riski suhde", ylab = "Keskivirhe")
Meta-analyysin tulokset. Suppilokuvio.
# dev.off() knitr::include_graphics(path =
# './YhtKuvat/MetaSuppilo.png')Suunnatut syklittömät verkot epidemiologiassa
library(DiagrammeR)
library(DiagrammeRsvg)
library(magrittr)
library(svglite)
library(rsvg)
library(png)
library(cowplot)
library(ggplot2)
#
p1 <- ggdraw() + draw_image("./YhtKuvat/DAGCausation.png", scale = 0.9)
p2 <- ggdraw() + draw_image("./YhtKuvat/DAGReCausation.png",
scale = 0.9)
p3 <- ggdraw() + draw_image("./YhtKuvat/DAGConfounding.png",
scale = 0.9)
p4 <- ggdraw() + draw_image("./YhtKuvat/DAGMittaaminen.png",
scale = 0.9)
print(plot_grid(p1, p2, p3, p4, labels = c("A", "B", "C", "D")))
Kausaalidiagrammeja eli suunnattuja syklittömiä verkkoja (directed acyclical graph eli DAG) masennuksen ja aivohalvauksen yhteydestä.
# ggsave(plot = plot_grid(p1, p2, p3,
# p4,labels=c('A','B','C','D')),file='./YhtKuvat/DAGCausationKaikki.png')
# knitr::include_graphics('./YhtKuvat/DAGCausationKaikki.png',dpi=600)# gv2image(
# scan(file='./YhtKuvat/DagEsim2.gv',sep='\n',what=''),file='./YhtKuvat/DagEsim2',type
# = 'png',width=1000)
# knitr::include_graphics(c('./YhtKuvat/DagEsim2.png'),dpi=600)DAG ja sekoittavat tekijät
Voimme esittää DAG:in avulla havainnollisesti erilaisia olettamuksia assosiaatioista ja kausaalisuhteista. Ne ovat myös hyödyllisiä pyrittäessä määrittämään mitä sekoittavia tekijöitä (confounders) on otettava huomioon tilastollisissa malleissa.
# gv2image(
# scan(file='./YhtKuvat/DAGCausation.gv',sep='\n',what=''),file='./YhtKuvat/DAGCDAGCausation',type
# = 'png',width=1000) gv2image(
# scan(file='./YhtKuvat/DAGReCausation.gv',sep='\n',what=''),file='./YhtKuvat/DAGCDAGReCausation',type
# = 'png',width=1000) gv2image(
# scan(file='./YhtKuvat/DAGConfounding.gv',sep='\n',what=''),file='./YhtKuvat/DAGConfounding',type
# = 'png',width=1000) gv2image(
# scan(file='./YhtKuvat/DAGMittaaminen.gv',sep='\n',what=''),file='./YhtKuvat/DAGMittaaminen',type
# = 'png',width=1000)
grViz(scan(file = "./YhtKuvat/DAGSets.gv", sep = "\n", what = ""))grViz(scan(file = "./YhtKuvat/DAGBD.gv", sep = "\n", what = ""))DAG ja sekoittavat tekijät.
library(dagitty)
g1 <- dagitty("dag {
Ika -> Glaukooma
Ika -> DM
DM -> Glaukooma
Statiinit -> Glaukooma
Statiinit -> DM
DM -> SSRI
SSRI -> Glaukooma
Beeta.salpaaja -> Glaukooma
Kalsium.estaja -> Glaukooma
}")
# png(file='./YhtKuvat/DAGg1.png',width=1500,pointsize =
# 36) plot(graphLayout(g1)) dev.off()
# knitr::include_graphics('./YhtKuvat/DAGg1.png',dpi=300)
g1.1 <- as.character(g1)
g1.1 <- gsub(x = g1.1, pattern = "dag", replacement = "digraph G ")
g1.1 <- gsub(x = g1.1, pattern = "{", replacement = "{ node [shape=box]; ",
fixed = TRUE)
g1.1 <- gsub(x = g1.1, pattern = ".", replacement = "_", fixed = TRUE)
DiagrammeR::grViz(g1.1)Glaukooman ilmaantuvuuteen vaikuttavia tekijöitä.
# cohorttools::gv2image(g1.1,file='./YhtKuvat/DAGg1V1',type
# = 'png',width=1000)
# knitr::include_graphics('./YhtKuvat/DAGg1V1.png',dpi=300)print(adjustmentSets(x = g1, exposure = "DM", outcome = "Glaukooma",
effect = "direct")){ Ika, SSRI, Statiinit }
library(ggdag)
# bigger_dag <- dagify(y ~ x + a + b,
# x ~ a + b,
# exposure = "x",
# outcome = "y",
# labels = c("y"="Vaste")
# )
#
# ggdag_adjustment_set(bigger_dag)
# theme_bare <- theme(
# axis.line = element_blank(),
# axis.text.x = element_blank(),
# axis.text.y = element_blank(),
# axis.ticks = element_blank(),
# axis.title.x = element_blank(),
# axis.title.y = element_blank(),
# #axis.ticks.length = unit(0, "lines"), # Error
# axis.ticks.margin = unit(c(0,0,0,0), "lines"),
# legend.position = "none",
# panel.background = element_rect(fill = "gray"),
# panel.border = element_blank(),
# panel.grid.major = element_blank(),
# panel.grid.minor = element_blank(),
# panel.margin = unit(c(0,0,0,0), "lines"),
# plot.background = element_rect(fill = "blue"),
# plot.margin = unit(c(0,0,0,0), "lines")
# )
force_dag <- dagify(force ~ suspicious+stop+minority,
stop ~ minority+suspicious,
labels = c(
"minority" = "Kuuluu\nvähemmistöön",
"force" = "Voimankäyttö",
"stop" = "Pysäytys",
"suspicious" = "Epäilys"
),
# latent = "unhealthy",
exposure = "minority",
outcome = "force"
)
ggplot(force_dag,aes(x = x, y = y, xend = xend, yend = yend)) +
geom_dag_point() +
geom_dag_edges() +
# geom_dag_text() +
geom_dag_label_repel(aes(label = label),col = "black", show.legend = FALSE)+
theme_dag()
Knox et al. DAG poliisiväkivallasta.
# ggdag(force_dag, text = FALSE, use_labels = "label")+labs(x="",y="")+
# theme(axis.line = element_blank(),
# axis.text.x = element_blank(),
# axis.text.y = element_blank())
# ggdag_adjustment_set(force_dag,text = FALSE,use_labels = "label",
# shadow = TRUE)#+theme(text ,text = element_text(colour="black"))Epävarmuuden mittaaminen
require(knitr)
# Transparent colors
addTrans <- function(color, trans) {
# This function adds transparancy to a color. Define
# transparancy with an integer between 0 and 255 0
# being fully transparant and 255 being fully visable
# Works with either color and trans a vector of equal
# length, or one of the two of length 1.
if (length(color) != length(trans) & !any(c(length(color),
length(trans)) == 1))
stop("Vector lengths not correct")
if (length(color) == 1 & length(trans) > 1)
color <- rep(color, length(trans))
if (length(trans) == 1 & length(color) > 1)
trans <- rep(trans, length(color))
num2hex <- function(x) {
hex <- unlist(strsplit("0123456789ABCDEF", split = ""))
return(paste(hex[(x - x%%16)/16 + 1], hex[x%%16 + 1],
sep = ""))
}
rgb <- rbind(col2rgb(color), trans)
res <- paste("#", apply(apply(rgb, 2, num2hex), 2, paste,
collapse = ""), sep = "")
return(res)
}
# Normal
tmp.x <- seq(from = -3, to = 3, length = 50)
# png(file='C:/HY-Data/JKHAUKKA/OneDriveForBusiness/OneDrive
# for Business/Opetus/EpiKirja/MS/KuvatLuku4/normCI.png',
# pointsize = 18)
par(mar = c(4, 4, 2, 1))
par(mai = c(1.02, 0.82, 0.82, 0.42))
curve(dnorm, from = -3, to = 3, lwd = 2, col = "navy", ylab = "Tiheysfunktion arvo",
xlab = "", ylim = c(0, 0.4))
polygon(x = c(tmp.x), y = c(dnorm(tmp.x)), col = addTrans("blue",
20))
abline(v = c(0, qnorm(c(0.025, 0.975))), lty = 2)
text(x = qnorm(c(0.025, 0.975)), y = c(0.15, 0.15), round(qnorm(c(0.025,
0.975)), 4), srt = 90, cex = 1.4)
# dev.off()
abline(v = qnorm(c(0.025, 0.975)), lty = 2)
Normaalijakauma ja sen 2,5% ja 97,5% pisteet.
require(Epi)
# M??ritet??n kohdepopulaatio FEV1 <-
# read.table('http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/FEV.csv',
# header=TRUE, sep=',', na.strings='NA', dec='.',
# strip.white=TRUE)
# apu.pituudet<-round(2.54*FEV1$height[1:10],1)
# dump(objects(1,patt='apu.pituudet'),file='')
# T?m? laskee keskiarvon keskivirheen
fun.se <- function(x) sqrt(var(x)/length(x))
# Kohdejoukko
esim.pituus <- c(144.8, 171.4, 138.4, 134.6, 144.8, 154.9, 147.3,
142.2, 148.6, 152.4)
set.seed(seed = 31121999)
apu.1 <- t(sapply(1:10, function(x) {
lv.1 <- sample(10, 5)
c(mean(esim.pituus[lv.1]), fun.se(esim.pituus[lv.1]))
}))
apu.1 <- cbind(apu.1, apu.1[, 1] + qnorm(0.025) * apu.1[, 2],
apu.1[, 1] + qnorm(1 - 0.025) * apu.1[, 2])
colnames(apu.1) <- c("ka", "SE", "ala", "yla")apu1.1.ulos <- cbind(format(apu.1[, 1], decimal.mark = ",", nsmall = 1,
digits = 2), format(apu.1[, 1], decimal.mark = ",", nsmall = 1,
digits = 2), paste0("(", format(apu.1[, 3], decimal.mark = ",",
nsmall = 1, digits = 2), "-", format(apu.1[, 4], decimal.mark = ",",
nsmall = 1, digits = 2), ")"))
colnames(apu1.1.ulos) <- c("ka", "SE", "95% LV")
# knitr::kable(apu.1,digits=1,caption='Kymmenen (N=5)
# otoksen keskiarvo (ka),keskivirhe (SE) ja 95\\%
# luottamusväli. Perusjoukon keskiarvo on
# 147,9.',format.args=list(decimal.mark =','))
knitr::kable(apu1.1.ulos, caption = "Kymmenen (N=5) otoksen keskiarvo (ka),keskivirhe (SE) ja 95\\% luottamusväli. Perusjoukon keskiarvo on 147,9.")| ka | SE | 95% LV |
|---|---|---|
| 151,4 | 151,4 | (139,6-163,1) |
| 145,0 | 145,0 | (139,2-150,9) |
| 143,0 | 143,0 | (136,8-149,2) |
| 149,6 | 149,6 | (146,1-153,1) |
| 152,4 | 152,4 | (142,2-162,6) |
| 147,6 | 147,6 | (134,9-160,2) |
| 146,3 | 146,3 | (141,7-150,9) |
| 149,1 | 149,1 | (136,8-161,4) |
| 147,6 | 147,6 | (143,4-151,7) |
| 146,5 | 146,5 | (139,3-153,7) |
# Taulukko 2 Kahden hapen annostelutavan vertailu
# tehohoidossa, kliininen koe jossa päätemuuttujana oli
# #kuolleisuus(2).
require(epiR)
require(epitools)
require(Epi)
# Girardis M, Busani S, Damiani E, et al. Effect of
# Conservative vs Conventional Oxygen Therapy on Mortality
# Among Pa-tients in an Intensive Care Unit: The Oxygen-ICU
# Random-ized Clinical Trial. JAMA Published Online First:
# 5 October 2016. doi:10.1001/jama.2016.11993
tmp.icu <- matrix(c(a = 25, b = 216 - 25, c = 44, d = 218 - 44),
dimnames = list(c("Konservatiivinen", "Tavanomainen"), c("Kuollut",
"Elossa")), ncol = 2, byrow = TRUE)
twoby2(tmp.icu)## 2 by 2 table analysis:
## ------------------------------------------------------
## Outcome : Kuollut
## Comparing : Konservatiivinen vs. Tavanomainen
##
## Kuollut Elossa P(Kuollut) 95% conf.
## Konservatiivinen 25 191 0.1157 0.0794
## Tavanomainen 44 174 0.2018 0.1537
## interval
## Konservatiivinen 0.1657
## Tavanomainen 0.2604
##
## 95% conf. interval
## Relative Risk: 0.5734 0.3644 0.9024
## Sample Odds Ratio: 0.5176 0.3040 0.8813
## Conditional MLE Odds Ratio: 0.5184 0.2909 0.9071
## Probability difference: -0.0861 -0.1546 -0.0172
##
## Exact P-value: 0.0178
## Asymptotic P-value: 0.0153
## ------------------------------------------------------# knitr::kable(tmp.icu, caption='Kahden hapen
# annostelutavan vertailu tehohoidossa, kliininen koe jossa
# päätemuuttujana oli \\label{tab:icu}')Hypoteesi, testaaminen ja P-arvo
require(ggplot2)
# FEV1 <-
# read.table('http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/FEV.csv',
# header = TRUE, sep = ',', na.strings = 'NA', dec = '.',
# strip.white = TRUE)
FEV1 <- read.table(file = "./YhtData/FEV.csv", header = TRUE,
sep = ",", na.strings = "NA", dec = ".", strip.white = TRUE)
# p <- ggplot(FEV1, aes(fev, colour=sex, fill=sex))+
# geom_density(alpha=0.55,show.legend =
# FALSE)+scale_fill_manual('SP',values=c('orange','red'))
p <- ggplot(subset(FEV1, age %in% c(7, 8)), aes((fev), colour = sex,
fill = sex))
#+ guides(fill=guide_legend(name='SP'))
#+
p + labs(x = "FEV", y = "Tiheysfunktio") + geom_density(alpha = 0.35) +
theme(legend.position = c(0.15, 0.7), axis.title = element_text(size = 8),
legend.title = element_text(size = 8), legend.text = element_text(size = 8))
Tyttöjen ja poikien (ikä 7-8) spirometria mittausten jakauma.
# with(subset(FEV1,age%in%c(7,8)),shapiro.test(fev))t.test(fev ~ sex, data = subset(FEV1, age %in% c(7, 8)))##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: fev by sex
## t = 0.23033, df = 135.76, p-value = 0.8182
## alternative hypothesis: true difference in means between group female and group male is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.1152517 0.1456375
## sample estimates:
## mean in group female mean in group male
## 2.026787 2.011594Bayes-päättelystä ja P-arvoista
P-arvo ja nollahypoteesin todennäköisyys
P-arvoa ei voida suoraan tulkita todennäköisyydeksi, mutta sen avulla voidaan tietyin oletuksin laskea nollahypoteesiin todennäköisyys (Sellke, Bayarri, and Berger 2001; Goodman 2001; Haukka and Pitkäniemi 2015).
Ensin määritetään minimi Bayes-faktori (minimum Bayes factor, BF) P-arvolle (\(p\)), kaavalla \(\eqref{kaavaBF}\).
\[\begin{equation} BF(p) = \begin{cases} -e\cdot p\cdot log(p) & \text{, jos p<1/e eli p<0,3678794 } \\ 1 & \text{, muulloin } \end{cases} \label{kaavaBF} \end{equation}\]
BF:n avulla voidaan määrittää P-arvoa vastaava minimi posteriori todennäköisyys kaavalla \(\eqref{kaavaminpost}\), kun \(q\) on annettu priori vetosuhde.
\[\begin{equation} \text{minimi posteriori}=\left( 1+ \left(BF\cdot q\right)^{-1} \right)^{-1} \label{kaavaminpost} \end{equation}\]
Jos siis \(H_0\) ja \(H_1\) pidetään ennen tutkimuksen toteuttamista ja aineiston keräämistä yhtä todennäköisinä on priori vetosuhde 1 (\(\frac{0,5}{0,5}\)), jos taas oletetaan \(H_0\):n olevan 10 kertaa todennäköisempi kuin \(H_1\):n asetetaan priori vetosuhteeksi 10. Näin tutkija voi asettaa tarkan arvon omalle arviolleen.
| 0,0500 | 0,0100 | 0,0050 | 0,0010 | 0,0001 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 0,2893 | 0,1113 | 0,0672 | 0,0184 | 0,0025 |
| 5 | 0,6706 | 0,3850 | 0,2647 | 0,0858 | 0,0124 |
| 10 | 0,8028 | 0,5559 | 0,4186 | 0,1581 | 0,0244 |
| 50 | 0,9532 | 0,8622 | 0,7826 | 0,4842 | 0,1113 |
| 100 | 0,9760 | 0,9260 | 0,8781 | 0,6525 | 0,2002 |
Taulukosta \(\ref{tab:MPPtaulu}\) havaitaan, että esim. P-arvoa 0,05 vastaava nollahypoteesin posterioritodennäköisyys on 0,2893 kun priori vetosuhde on 1. Toisín sanoen, jos pidämme ennen tutkimusta nollahypoteesia (\(H_0\)) ja vaihtoehtoa (\(H_1\)) yhtä todennäköisinä, niin havaittuamme p-arvon 0,05 on \(H_0\) todennäköisyys alentunut 28,9%:iin. Tämä tarkoittaa, että jos \(H_1\) olisi kliinisen tutkimuksen kohteena oleva uusi lääke, jota verrataan vanhaan (\(H_0\)), se olisi vain 71,1% (\(100\cdot(1-0,2893)\)) todennäköisyydellä vanhaa parempi. Tätä tuskin voidaan pitää kovin vahvana näyttönä \(H_0\) vastaan. Vastaavasti, jos havaitsemme p-arvon 0,005 on \(H_0\) todennäköisyys 6,7% eli uusi lääke olisi 93,2% todennäköisyydellä vanhaa parempi. Tässä on sovellettu 2-suuntaista testiä ja oletettu, että vaikutuksen suunta on odotettu.
Jos ennakko oletuksemme on hieman varovaisempi ja oletamme, että \(H_0\) on 10 kertaa todennäköisempi kuin \(H_01\) ja havaitaan p-arvo 0,005, on \(H_0\) todennäköisyys vielä varsin suuri eli 41,8%.
Näitä P-arvojen perusteella laskettuja todennäköisyyksiä kutsutaan kalibroiduiksi P-arvoiksi (calibrated p values).
# Esimerkki otoskoon laskemisesta Oletukset
muA = 4
muB = 10
kappa = 1
sd = 10
alpha = 0.05
beta = 0.2
# Otoskoon laskeminen
nB <- (1 + 1/kappa) * (sd * (qnorm(1 - alpha/2) + qnorm(1 - beta))/(muA -
muB))^2
z = (muA - muB)/(sd * sqrt((1 + 1/kappa)/nB))
Power = pnorm(z - qnorm(1 - alpha/2)) + pnorm(-z - qnorm(1 -
alpha/2))
cat("$\\mu_A$=", muA, " $\\mu_B$=", muB, " $\\kappa$=", kappa,
" sd=", sd, "\n $\\alpha$=", alpha, " $\\beta$=", beta, " $n_B$=",
ceiling(nB), " Voimakkuus=", round(Power, 3))## $\mu_A$= 4 $\mu_B$= 10 $\kappa$= 1 sd= 10
## $\alpha$= 0.05 $\beta$= 0.2 $n_B$= 44 Voimakkuus= 0.8pA = 0.05
pB = 0.1 # kahden ryhmän todennäköisyydet
kappa = 1 # molempinn ryhmiin sama lukumäärä
alpha = 0.05
beta = 0.2 # I-tyypin virhe; II-tyypin virhe
nB = (pA * (1 - pA)/kappa + pB * (1 - pB)) * ((qnorm(1 - alpha/2) +
qnorm(1 - beta))/(pA - pB))^2
z = (pA - pB)/sqrt(pA * (1 - pA)/nB/kappa + pB * (1 - pB)/nB)
cat("Otoskoko=", ceiling(nB), "Voimakkuus=", round(pnorm(z -
qnorm(1 - alpha/2)) + pnorm(-z - qnorm(1 - alpha/2)), 2),
"Tyypin I virhe=", alpha, "\n")## Otoskoko= 432 Voimakkuus= 0.8 Tyypin I virhe= 0.05Regressioanalyysi
Iän ja spirometrimittauksen välinen yhteys, lineaarinen regressiosuora. Kuvioon on merkitty jäännökset pystyviivoin.
| Estimate | StdErr | z | P | 2.5% | 97.5% | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| (Intercept) | 0,4316 | 0,0779 | 5,5414 | 0 | 0,2790 | 0,5843 |
| age | 0,2220 | 0,0075 | 29,5328 | 0 | 0,2073 | 0,2368 |
##
## Call:
## lm(formula = fev ~ age + smoke, data = FEV1, x = TRUE)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -1.6653 -0.3564 -0.0508 0.3494 2.0894
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value
## (Intercept) 0.158378 0.131003 1.209
## age 0.230605 0.008184 28.176
## smokenon-current smoker 0.208995 0.080745 2.588
## Pr(>|t|)
## (Intercept) 0.22712
## age < 2e-16 ***
## smokenon-current smoker 0.00986 **
## ---
## Signif. codes:
## 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.5651 on 651 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.5766, Adjusted R-squared: 0.5753
## F-statistic: 443.3 on 2 and 651 DF, p-value: < 2.2e-16library(ggplot2)
# load(url('https://hbiostat.org/data/repo/nhgh.rda'))
# save(nhgh,file='nhgh.RData') load(file='nhgh.RData')
# nhgh$tx.f<-factor(nhgh$tx,levels=c(0,1),label=c('ei','on'))
# set.seed(11223344);nhgh.1<-nhgh[sample(seq(nrow(nhgh)),500),]#
# N=500 otos p1 <- ggplot(nhgh.1, aes(x = bmi, y = gh))
# p2<-p1+scale_colour_manual(name='Diabetes\nlääke', values
# =c('turquoise','red')) p3<-p2 +
# geom_point(aes(color=tx.f),alpha=0.6,size=1,show.legend=TRUE)
# p3##
## Call:
## lm(formula = gh ~ bmi * tx.f, data = nhgh.1)
##
## Residuals:
## Glycohemoglobin [%]
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.4609 -0.3155 -0.0563 0.2287 8.6371
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 4.991745 0.160979 31.009 < 2e-16 ***
## bmi 0.018353 0.005462 3.360 0.000839 ***
## tx.fon 5.350371 0.581411 9.202 < 2e-16 ***
## bmi:tx.fon -0.096709 0.016976 -5.697 2.09e-08 ***
## ---
## Signif. codes:
## 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.8292 on 496 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.3723, Adjusted R-squared: 0.3685
## F-statistic: 98.08 on 3 and 496 DF, p-value: < 2.2e-16
Painoindeksin (BMI) ja sokerihemoblobiinin (HbA1) ja välinen yhteys.
p1 <- ggplot(nhgh.1, aes(x = age, y = bmi)) + geom_point(aes(color = tx.f),
alpha = 0.6, size = 0.7, show.legend = TRUE)
p1 + geom_smooth(formula = y ~ x + I(x^2), method = "lm") + labs(x = "Ikä (v)",
y = "BMI", color = "DM lääke") + theme(legend.position = "right",
legend.text = element_text(size = 6), legend.title = element_text(size = 6))
Painoindeksin (BMI) ja iän välinen yhteys.
tmp.m4 <- lm(bmi ~ age + I(age^2), data = nhgh.1)
print(summary(tmp.m4))##
## Call:
## lm(formula = bmi ~ age + I(age^2), data = nhgh.1)
##
## Residuals:
## Body Mass Index [kg/m^2]
## Min 1Q Median 3Q Max
## -14.408 -4.720 -1.478 3.545 33.866
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 18.6948320 1.6100140 11.612 < 2e-16 ***
## age 0.4873982 0.0783838 6.218 1.07e-09 ***
## I(age^2) -0.0047626 0.0008403 -5.668 2.46e-08 ***
## ---
## Signif. codes:
## 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 7.035 on 497 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.07981, Adjusted R-squared: 0.07611
## F-statistic: 21.55 on 2 and 497 DF, p-value: 1.056e-09
Logistinen muunnos
##
## Call:
## glm(formula = tx ~ sex + bmi, family = binomial(logit), data = nhgh)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -4.820080 0.175611 -27.45 <2e-16 ***
## sexfemale -0.135595 0.086937 -1.56 0.119
## bmi 0.086299 0.005364 16.09 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:
## 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 4168.8 on 6794 degrees of freedom
## Residual deviance: 3909.2 on 6792 degrees of freedom
## AIC: 3915.2
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 5tmp.nd <- data.frame(bmi = seq(15, 40, by = 1))
tmp.nd$sex <- factor(rep(1, nrow(tmp.nd)), levels = c(1, 2),
label = levels(nhgh$sex))
apu.pred <- predict(tmp.m.tx, newdata = tmp.nd, type = "response",
se.fit = TRUE)
tmp.nd$ennuste <- apu.pred$fit
tmp.nd$lv.ala <- apu.pred$fit - (1.96 * apu.pred$se.fit)
tmp.nd$lv.yla <- apu.pred$fit + (1.96 * apu.pred$se.fit)
# with(tmp.nd,plot(bmi,100*ennuste,type='l',xlab='BMI',ylab='Diabetes
# lääke (\\%)',lwd=2,col='navy'))
# with(tmp.nd,lines(bmi,100*lv.ala,lwd=1,col='navy',lty=2))
# with(tmp.nd,lines(bmi,100*lv.yla,lwd=1,col='navy',lty=2))
# abline(v=c(25,35),h=100*tmp.nd$ennuste[tmp.nd$bmi%in%c(25,35)],lty=5)
p1 <- ggplot(tmp.nd, aes(x = bmi, y = 100 * ennuste)) + xlab("BMI") +
ylab("Diabetes lääke (%)")
p1 + geom_line() + geom_line(aes(x = bmi, y = 100 * lv.ala),
lty = 2) + geom_line(aes(x = bmi, y = 100 * lv.yla), lty = 2)
Logistisen mallin ennuste
require(Epi)
tmp.or <- ci.exp(tmp.m.tx, subset = -1)
colnames(tmp.or) <- c("OR", "ala 95 pro", "ylä 95 pro")
# knitr::kable(tmp.or,digit=3,format.args
# =list(decimal.mark =',') , caption='Vetosuhteet ja 95\\%
# LV')
kbl(tmp.or, caption = "Vetosuhteet ja 95\\% LV", label = "vetosuhde1",
booktabs = T, digits = 2, format.args = list(decimal.mark = ",")) #%>% | OR | ala 95 pro | ylä 95 pro | |
|---|---|---|---|
| sexfemale | 0,87 | 0,74 | 1,04 |
| bmi | 1,09 | 1,08 | 1,10 |
# kable_styling() %>%column_spec(bold
# =TRUE,column=1)#%>%row_spec(bold =TRUE,row=1)
Riskisuhteen (RR) ja vetosuhteen (OR) yhteys prevalenssin eri arvoilla (eri viivatyypit)
# library(sandwich) library(lmtest) library(Epi)
# Function that calculates OR
# mk.OR.poilog<-function(x,alpha=0.05) {
# lv.1<-qnorm(1-alpha/2)
# lv.2<-exp(cbind(x[,'Estimate'],x[,'Estimate']-x[,'Std.
# Error']*lv.1, x[,'Estimate']+x[,'Std. Error']*lv.1 ))
# colnames(lv.2)<-c('OR',paste(c('lo','hi'),1-alpha,sep='.'))
# lv.2 }
# Taulukon 3 aineisto
# zou.Tab3<-data.frame(Treat=factor(c(1,1,1,2,2,2),levels=c(2,1),label=c('Control','Diaspirin')),
# Baseline.risk=factor(c(1,2,3,1,2,3),levels=rev(1:3),label=c('Low','Med','High')),
# ndeath=c(12,5,5,6,1,1), total=c(13,13,23,10,12,22))
# Binomial with logistic link
# zou.m1<-glm(I(ndeath/total)~Treat+Baseline.risk,data=zou.Tab3,family=binomial,weights=total)
# ci.exp(zou.m1)
# Binomial with log link
# zou.m3<-glm(I(ndeath/total)~Treat+Baseline.risk,data=zou.Tab3,family=binomial(link='log'),weights=total)
# mk.OR.poilog(coeftest(zou.m3,vcov=vcovHC(zou.m2, type =
# 'HC0')))
# Muodostetaan yksilötason aineisto apu<-NULL;apu1<-NULL;
# apu2<-NULL for(tmp.i in seq(nrow(zou.Tab3))){
# apu<-c(apu,rep(c(1,0),c(zou.Tab3$ndeath[tmp.i],zou.Tab3$total[tmp.i]-zou.Tab3$ndeath[tmp.i])))
# apu1<-c(apu1,rep(zou.Tab3$Treat[tmp.i],zou.Tab3$total[tmp.i]))
# apu2<-c(apu2,rep(zou.Tab3$Baseline.risk[tmp.i],zou.Tab3$total[tmp.i]))
# }
# zou.Tab3.ind<-data.frame(Treat=apu1,Baseline.risk=apu2,death=apu)
# attributes(zou.Tab3.ind$Treat)<-attributes(zou.Tab3$Treat)
# attributes(zou.Tab3.ind$Baseline.risk)<-attributes(zou.Tab3$Baseline.risk)
# Mallitetaan yksilötason dataa
# zou.m2.ind<-glm(death~Treat+Baseline.risk,data=zou.Tab3.ind,family=poisson)
# mk.OR.poilog(coeftest(zou.m2.ind,vcov=vcovHC(zou.m2.ind,
# type = 'HC0')))library(survival)
# Coxin suhteellisen hasardin malli
tmp.m1.cox <- coxph(Surv(time, status) ~ age + factor(sex), data = lung)
summary(tmp.m1.cox)## Call:
## coxph(formula = Surv(time, status) ~ age + factor(sex), data = lung)
##
## n= 228, number of events= 165
##
## coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|)
## age 0.017045 1.017191 0.009223 1.848 0.06459
## factor(sex)2 -0.513219 0.598566 0.167458 -3.065 0.00218
##
## age .
## factor(sex)2 **
## ---
## Signif. codes:
## 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95
## age 1.0172 0.9831 0.9990 1.0357
## factor(sex)2 0.5986 1.6707 0.4311 0.8311
##
## Concordance= 0.603 (se = 0.025 )
## Likelihood ratio test= 14.12 on 2 df, p=9e-04
## Wald test = 13.47 on 2 df, p=0.001
## Score (logrank) test = 13.72 on 2 df, p=0.001# Coxin mallin suhteellisuusoletuksen testaaminen
cox.zph(tmp.m1.cox)## chisq df p
## age 0.209 1 0.65
## factor(sex) 2.608 1 0.11
## GLOBAL 2.771 2 0.25# print(knitr::kable(summary(tmp.m1.cox)$conf.int,caption='Hasardien
# suhde (HR, exp(coef)) ja 95\\%luottamusväli Coxin
# mallista.',digits=3))
kbl(summary(tmp.m1.cox)$conf.int, caption = "Hasardien suhde (HR, exp(coef)) ja 95\\% luottamusväli Coxin mallista.",
booktabs = T, digits = 2, format.args = list(decimal.mark = ",")) %>%
kable_styling() %>%
column_spec(bold = TRUE, column = 1) #%>%row_spec(bold =TRUE,row=1)| exp(coef) | exp(-coef) | lower .95 | upper .95 | |
|---|---|---|---|---|
| age | 1,02 | 0,98 | 1,00 | 1,04 |
| factor(sex)2 | 0,60 | 1,67 | 0,43 | 0,83 |
library(cohorttools)
# Tapahtumataulun laskeminen
lung.LT <- mkratetable(Surv(time, status) ~ sex, data = lung,
scale = 365.25)# knitr::kable(lung.LT,
# digit=c(2,2,0,2,2,2),
# caption="Tapahtumataulu keuhkosyöpäaineistosta sukupuolen suhteen.\\label{tab:lungLT}")
kbl(lung.LT, caption = "Tapahtumataulu keuhkosyöpäaineistosta sukupuolen suhteen.",
label="lungLT", booktabs = T,digit=c(2,2,0,2,2,2),
format.args = list(decimal.mark =",")) %>%
kable_styling() %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)%>% #%>%row_spec(bold =TRUE,row=1)
footnote(general ="",
general_title="",
number=c("sex=sukupuoli","pyears=kertyneet henkilövuodet","event=tapahtumen lukumäärä","rate=ilmaantuvuus",
"low, high = 95% LV ala- ja yläraja"),
footnote_order=c("number","general")
)| sex | pyears | event | rate | low | high |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 107,01 | 112 | 1,05 | 0,86 | 1,26 |
| 2 | 83,52 | 53 | 0,63 | 0,48 | 0,83 |
| 1 sex=sukupuoli | |||||
| 2 pyears=kertyneet henkilövuodet | |||||
| 3 event=tapahtumen lukumäärä | |||||
| 4 rate=ilmaantuvuus | |||||
| 5 low, high = 95% LV ala- ja yläraja | |||||
tmp.m1.poi <- glm(ifelse(status == 2, 1, 0) ~ factor(sex) + offset(log(time)),
data = lung, family = poisson)
summary(tmp.m1.poi)##
## Call:
## glm(formula = ifelse(status == 2, 1, 0) ~ factor(sex) + offset(log(time)),
## family = poisson, data = lung)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -5.85502 0.09449 -61.965 < 2e-16 ***
## factor(sex)2 -0.50040 0.16672 -3.001 0.00269 **
## ---
## Signif. codes:
## 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for poisson family taken to be 1)
##
## Null deviance: 246.22 on 227 degrees of freedom
## Residual deviance: 236.74 on 226 degrees of freedom
## AIC: 570.74
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 5# Lasketaan IRR ja luottamusvälit
ci.exp(tmp.m1.poi, subset = -1)## exp(Est.) 2.5% 97.5%
## factor(sex)2 0.6062888 0.4372902 0.8406require(survival)
require(ggplot2)
require(survminer)
load(file = "TADA11.RData")
TADA.11.54 <- TADA.11[TADA.11$stater == "54", ]
# Select 54 — Virginia for practicals
# TADA.11.54<-TADA.11[TADA.11$stater=='54',]
# survfit.54.tenure <- survfit(Surv(follow/365.25,
# inddea=='1') ~tenure , data=TADA.11.54)
# p1<-ggsurvplot(survfit.54.tenure, # survfit object with
# calculated statistics. data = TADA.11.54, # data used to
# fit survival curves. risk.table = TRUE, # show risk
# table. pval = TRUE, # show p-value of log-rank test.
# conf.int = TRUE, # show confidence intervals for
# ylim=c(0.85,1), # point estimaes of survival curves. #
# xlim = c(0,20), # present narrower X axis, but not affect
# # survival estimates. break.time.by = 5, # break X axis
# in time intervals by 2 censor=FALSE,
# pval.coord=c(1,0.93),pval.size=6, linetype = 'strata',
# palette = 'grey', legend=c(0.3,0.3), legend.title =
# 'Asunnon hallinta', # legend.labs = c('no','yes'),
# ggtheme = theme_classic(), # customize plot and risk
# table with a theme. risk.table.fontsize=5,
# risk.table.y.text.col = T, # colour risk table text
# annotations. risk.table.y.text = FALSE, # show bars
# instead of names in text annotations fontsize=5,font.x =
# 5,font.tickslabs=12,font.legend=12, font.title=4,
# font.subtitle=4, font.caption=4, ylab='Elossa olevien
# osuus', title=' ')
# print(p1) library(export)
# graph2tif(x=p1$plot,file='./YhtKuvat/kmtenure.tiff',
# aspectr=1, font = 'Arial',width = 3.4, bg =
# 'transparent')
# graph2eps(x=p1$plot,file='./YhtKuvat/kmtenure.eps',
# aspectr=sqrt(2), font = 'Arial',width = 3.4, bg =
# 'transparent')
# png(file='./YhtKuvat/kmtenure.png', width=sqrt(2)*9*72*7,
# height=9*72*7,res=600) print(p1) dev.off()
# surviplot(Surv(follow/365.25, inddea=='1') ~tenure ,
# data=TADA.11.54, lty = 1:3, main = 'Patients stratified
# by treatment', xlab = 'Time (Years)')
# p1<-ggsurvplot(survfit.54.tenure, data =
# TADA.11.54,ylim=c(0.85,1), palette = 'grey', size = 1, #
# change line size conf.int = TRUE, # Add confidence
# interval pval = TRUE, # Add p-value risk.table = TRUE, #
# Add risk table risk.table.col = 'strata',# Risk table
# color by groups risk.table.height = 0.35, # Useful to
# change when you have multiple groups
# legend='top',legend.labs=levels(TADA.11.54$tenure),legend.title='Tenure',
# # fontsize=3,font.x = 4,font.tickslabs=8,font.legend=8, #
# font.title=4, font.subtitle=4, font.caption=4,
# risk.table.title='', xlab='',ylab='' #ggtheme =
# theme_bw() # Change ggplot2 theme )
# png(filename ='kmtenure.png',width = 1500,height =
# 1500/sqrt(2),pointsize = 60);print(p1);dev.off()
# knitr::include_graphics('./YhtKuvat/kmtenure.png',)library(stargazer)
load("./YhtData/TADA.11.54.RData")
TADA.54.m0 <- glm(as.numeric(inddea) ~ tenure + offset(log(follow/365.25)),
family = poisson, data = TADA.11.54)
TADA.54.m1 <- update(TADA.54.m0, ~. + age)
# stargazer::stargazer(TADA.54.m0,TADA.54.m1,type='text',ci=TRUE,apply.coef=exp,
# dep.var.caption='IRR ja 95% luottamusväli.')
# stargazer::stargazer(TADA.54.m0,TADA.54.m1,type=ifelse(knitr::is_html_output(),'html','latex'),ci=TRUE,apply.coef=exp,
# dep.var.caption='IRR ja 95% luottamusväli.')
# print(TADA.54.m0) print(TADA.54.m1)library(kableExtra)
tmp.tab <- rbind(ci.exp(TADA.54.m0, subset = "tenure"), ci.exp(TADA.54.m1,
subset = "tenure"))
colnames(tmp.tab) <- c("MRR", "ala", "yla")
tmp.tab <- data.frame(Malli = c("Malli 1", rep("", 2), "Malli 2",
rep("", 2)), Var = rownames(tmp.tab), tmp.tab)
rownames(tmp.tab) <- NULL
kbl(tmp.tab, digits = 2, format.args = list(decimal.mark = ","),
caption = "Kuolleisuuksien suhteen estimaatit ja 95\\% LV kahdesta mallista. Malli 1 vain yksi muuttuja, Malli 2 ikä korjattu. Vertailutasona 'Owned'",
label = "poissonmallit1ja2") %>%
kable_classic() #%>%| Malli | Var | MRR | ala | yla |
|---|---|---|---|---|
| Malli 1 | tenureRented | 0,62 | 0,57 | 0,69 |
| tenureRented for noncash | 1,33 | 1,04 | 1,71 | |
| tenureUnknown | 0,27 | 0,16 | 0,45 | |
| Malli 2 | tenureRented | 1,29 | 1,17 | 1,43 |
| tenureRented for noncash | 1,38 | 1,08 | 1,77 | |
| tenureUnknown | 0,94 | 0,57 | 1,56 |
# add_header_above(c(' ' = 1, 'Malli 1' = 3, 'Malli 2' =
# 3))library(haven)
load(file = "YhtData/divorce.RData")
tmp.m.div <- glm(div ~ heduc + mixed + heblack + offset(log(years)),
family = poisson, data = divorce)
tmp.tab <- rbind(ci.exp(tmp.m.div, subset = -1))
colnames(tmp.tab) <- c("IRR", "ala", "yla")
tmp.tab <- data.frame(Var = rownames(tmp.tab), tmp.tab)
rownames(tmp.tab) <- NULL
rownames(tmp.tab) <- c("heduc 12-15 years vs. < 12 years", "heduc 16+ years vs. < 12 years",
"mixed Yes vs. No", "heblack Yes vs. No")
kbl(tmp.tab[, -1], digits = 2, format.args = list(decimal.mark = ","),
caption = "Avioeron ilmaantuvuuden suhde (IRR) yhdysvaltalaisen aineiston mukaan. Avioliitot jaoteltu miehen koulutuksen (heduc), puolisoiden etnisen taustan mukaan (mixed) (sama=No, eri=Yes) ja aviomiehen ihonvärin mukaan (heblack). ",
label = "divorcemalli") %>%
kable_classic()| IRR | ala | yla | |
|---|---|---|---|
| heduc 12-15 years vs. < 12 years | 1,51 | 1,32 | 1,72 |
| heduc 16+ years vs. < 12 years | 1,15 | 0,93 | 1,43 |
| mixed Yes vs. No | 1,32 | 1,13 | 1,55 |
| heblack Yes vs. No | 1,31 | 1,12 | 1,53 |
# Coxin malli
tmp.m0.cox <- coxph(Surv(time, status) ~ factor(sex), data = lung)
summary(tmp.m0.cox)$conf.int## exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95
## factor(sex)2 0.5880028 1.700672 0.4237178 0.8159848# Poisson regressio
ci.exp(tmp.m1.poi, subset = -1)## exp(Est.) 2.5% 97.5%
## factor(sex)2 0.6062888 0.4372902 0.8406# NOTE! you must give starting values for parameters
# 'start=c(0.1,0.1)'' Lasketaan vuotta kohti, alunperin oli
# päiviä
tmp.m1.poi.A <- glm(I(ifelse(status == 2, 1, 0)/(time/365.25)) ~
factor(sex), data = lung, weight = (time/365.25), start = c(0.1,
0.1), family = poisson("identity"))
ci.lin(tmp.m1.poi.A, subset = -1)## Estimate StdErr z P
## factor(sex)2 -0.4120641 0.1318243 -3.125858 0.001772873
## 2.5% 97.5%
## factor(sex)2 -0.670435 -0.1536931# Tapahtumataulu tmp.tab.1require(MASS)head(as.data.frame(housing), 3)## Sat Infl Type Cont Freq
## 1 Low Low Tower Low 21
## 2 Medium Low Tower Low 21
## 3 High Low Tower Low 28summary(housing)## Sat Infl Type Cont
## Low :24 Low :24 Tower :18 Low :36
## Medium:24 Medium:24 Apartment:18 High:36
## High :24 High :24 Atrium :18
## Terrace :18
##
##
## Freq
## Min. : 3.00
## 1st Qu.:10.00
## Median :19.50
## Mean :23.35
## 3rd Qu.:31.75
## Max. :86.00options(contrasts = c("contr.treatment", "contr.poly"))
house.plr <- polr(Sat ~ Infl + Type + Cont, weights = Freq, data = housing)
summary(house.plr, digits = 3)## Call:
## polr(formula = Sat ~ Infl + Type + Cont, data = housing, weights = Freq)
##
## Coefficients:
## Value Std. Error t value
## InflMedium 0.566 0.1047 5.41
## InflHigh 1.289 0.1272 10.14
## TypeApartment -0.572 0.1192 -4.80
## TypeAtrium -0.366 0.1552 -2.36
## TypeTerrace -1.091 0.1515 -7.20
## ContHigh 0.360 0.0955 3.77
##
## Intercepts:
## Value Std. Error t value
## Low|Medium -0.496 0.125 -3.974
## Medium|High 0.691 0.125 5.505
##
## Residual Deviance: 3479.149
## AIC: 3495.149house.plr <- update(house.plr, Hess = TRUE)
pr <- profile(house.plr)
house.plr.OR <- exp(cbind(house.plr$coefficients, confint(pr)))
colnames(house.plr.OR)[1] <- "OR"
kbl(house.plr.OR, digits = 3, caption = "Vetosuhteet ja 95\\% luottamusvälit asumisviihtyvyyden mallista") %>%
kable_classic() %>%
column_spec(bold = TRUE, column = 1)| OR | 2.5 % | 97.5 % | |
|---|---|---|---|
| InflMedium | 1.762 | 1.436 | 2.164 |
| InflHigh | 3.628 | 2.832 | 4.663 |
| TypeApartment | 0.564 | 0.446 | 0.712 |
| TypeAtrium | 0.693 | 0.511 | 0.940 |
| TypeTerrace | 0.336 | 0.249 | 0.451 |
| ContHigh | 1.434 | 1.189 | 1.730 |
require(MASS)
require(nnet)
require(foreign)
# oc <- options(contrasts = c('contr.treatment',
# 'contr.poly')) # ml <-
# read.dta('https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/hsbdemo.dta')
# # save(ml,file='./yhtData/ml.RData')
# load(file='./yhtData/ml.RData') ml$prog2 <-
# relevel(ml$prog, ref = 'academic')
load(file = "./YhtData/crash2dt.RData")
crash2.dt$btransf <- factor(crash2.dt$btransf)
mn.malli <- multinom(condition ~ injurytype + sex + age + btransf,
data = crash2.dt)
summary(mn.malli)tmp.tb <- with(crash2.dt, table(condition, injurytype))
mn.malli.OR <- exp(coef(mn.malli))
apu.coef <- coef(mn.malli)
apu.se <- summary(mn.malli)$standard.errors
apu1 <- exp(apu.coef)
apu2 <- exp(apu.coef + qnorm(0.025) * apu.se)
apu3 <- exp(apu.coef + qnorm(1 - 0.025) * apu.se)
#
apu4 <- paste0(format(apu1[, -1], digits = 2), " (", format(apu2[,
-1], digits = 2), "-", format(apu3[, -1], digits = 2), ")")
#
apu5 <- matrix(apu4, nrow = length(unique(crash2.dt$condition)) -
1)
#
rownames(apu5) <- rownames(apu1)
colnames(apu5) <- colnames(apu1)[-1]
colnames(apu5) <- gsub(x = colnames(apu5), pattern = "injurytype|sex",
replacement = "")
kbl(apu5, digits = 2, format.args = list(decimal.mark = ","),
booktabs = TRUE, format = "html", caption = "Vetosuhteet ja 95\\% luottamusvälit multinomiregressio mallista",
) %>%
kable_styling() %>%
column_spec(bold = TRUE, column = 1)
# %>%kable_classic() %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)
# mn.malli.OR<-exp(coef(mn.malli)) apu.coef<-coef(mn.malli)
# apu.se<-summary(mn.malli)$standard.errors
# apu1<-exp(apu.coef)
# apu2<-exp(apu.coef+qnorm(0.025)*apu.se)
# apu3<-exp(apu.coef+qnorm(1-0.025)*apu.se)
# apu4<-paste0(format(apu1[,-1],digits = 2),' (',
# format(apu2[,-1],digits = 2),'-', format(apu3[,-1],digits
# = 2),')') apu5<-matrix(apu4,nrow=2)
# rownames(apu5)<-rownames(apu1)
# colnames(apu5)<-colnames(apu1)[-1] kbl(apu5,digits = 2,
# caption = 'Vetosuhteet ja 95\\% luottamusvälit
# multinomiregressio mallista') %>%kable_classic()
# %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)
Davies, Neil M., Michael V. Holmes, and George Davey Smith. 2018.
“Reading Mendelian Randomisation Studies: A Guide,
Glossary, and Checklist for Clinicians.” BMJ 362 (July):
k601. https://doi.org/10.1136/bmj.k601.
Goodman, S N. 2001. “Of
P-Values and Bayes: A Modest
Proposal.” Epidemiology 12 (3): 295–97.
Haukka, Jari, and Janne Pitkäniemi. 2015. “Enemmän Irti
p-Arvosta.” Suomen Lääkärilehti 70 (10): 665–68.
Sellke, Thomas, M. J. Bayarri, and James O. Berger. 2001.
“Calibration of P Values for
Testing Precise Null
Hypotheses.” The American Statistician 55
(1): 62. http://www.questia.com/library/journal/1G1-71202492/calibration-of-p-values-for-testing-precise-null-hypotheses.
---
title: "Epidemiologian alkeet"
author: "Jari Haukka"
date: '`r Sys.Date()`'
output:
  html_document:
    code_folding: "hide"
    toc: true
    code_download: TRUE
    prettydoc::html_pretty:
      theme: architect
    toc_float:
      collapsed: true
bibliography:
  - EpiKirjanViitteet.bib
  - csl: bmj.csl
---
  
```{r setup, include=FALSE,results='hide',warning=FALSE,message=FALSE}
library(tufte)
# theme: united
# invalidate cache when the tufte version changes
knitr::opts_chunk$set(tidy = TRUE, cache.extra = packageVersion('tufte'))


options(htmltools.dir.version = FALSE)
source(file="Funktioita.R",echo = TRUE)
library(Epi);library(epitools);library(epiR)
library(magrittr)
library(kableExtra)
library(haven)
library(ggthemes)
library(ggplot2)
library(prettydoc)

library(ggsci)
# devtools::install_github('bbc/bbplot')
library(bbplot)
library(hrbrthemes)
library(tableone)
library(magrittr)

# Set global options
# options(
#   ggplot2.discrete.colour = ggsci::scale_colour_d3,
#   ggplot2.discrete.fill = ggsci::scale_fill_d3
# )

options(
  ggplot2.discrete.colour = ggsci::scale_colour_nejm,
  ggplot2.discrete.fill = ggsci::scale_fill_nejm
)

# options(
#   ggplot2.discrete.colour = NULL,
#   ggplot2.discrete.fill = NULL
# )


```

# Johdanto

Tämä dokumentti sisältää "Epidemiologian alkeet"-kirjan sisältämät R-ohjelman koodit ja niiden tuottamat tulokset.

# Mittaaminen

 
```{r Kuva1Luku3, echo = TRUE, fig.margin = TRUE,fig.cap = 'Binomitodennäköisyydet kun p=0,18 ja otoskoko 10',message=FALSE,warning=FALSE}
library(Epi)

# Binomial
tmp.x<-0:10
tmp.y<-dbinom(tmp.x, size=10, prob=.18)
plot(tmp.x,100*tmp.y,type="h",lwd=8,
     xlab="Lukumäärä",ylab="Todennäköisyys (%)")
par(mar=c(4,4,2,1))
plot(tmp.x,100*tmp.y,type="h",lwd=8,
     xlab="Lukumäärä",ylab='Todennäköisyys (%)')

```



```{r ,message=FALSE,warning=FALSE,results='asis',echo = TRUE}
#require(ztable)
# options(ztable.type=ifelse(knitr:::is_html_output(),"html","latex"))
# print(options()$ztable.type)
library(magrittr)
require(stargazer)   
library(kableExtra)
load(file="nhghV2.RData")
Ikä<-with(nhgh,cut(age,c(0,30,50,Inf)))

tbl <- with(nhgh,addmargins(table(Ikä,dx.f)))
class(tbl)<-"matrix"
# stargazer(tbl, summary=FALSE, rownames=TRUE,header = FALSE,title="NHANES tutkimus. Diabetes (ei/on)ja ikä vuosissa.",label="NHANESperus")
#tbl<-ztable(tbl)
kbl(tbl,caption="NHANES tutkimus. Diabetes (ei/on)ja ikä vuosissa.",label="NHANESperus", booktabs = T,digits=2,format.args = list(decimal.mark =",")) %>% 
  kable_styling() %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)


#print(update_ztable(tbl,digits=0),caption="Ikä ja diabetes.",type=options()$ztable.type)
#htmlTable(tbl,rnames=levels(nhgh$re),)
```


 
```{r mosaiikki,message=FALSE,warning=FALSE,results='asis',echo = TRUE,fig.cap="Mosaiikkikuvio frekvenssitaulusta."}
library(vcd)
mosaic(with(nhgh,table(sex,Ikä,dx.f)), shade=TRUE, legend=TRUE,cex=45)

# mosaicplot(~ sex+Ikä+dx.f, data = nhgh, color = TRUE, las = 1)
```
 
```{r MP1,message=FALSE,warning=FALSE,results='asis',echo = TRUE}
load(file="YhtData/daF3752.RData")
tbl <- with(daF3752,addmargins(table(bv1,MP4)))
class(tbl)<-"matrix"
# stargazer(tbl, summary=FALSE, rownames=TRUE,header = FALSE,title="Turvallisuuspolitiikka- ja maanpuolustustutkimus 2022. Vastaajan ammatti/asema ja vastaus 'Jos Suomeen hyökätään, olisitteko itse valmis osallistumaan maanpuolustuksen
#  eri tehtäviin kykyjenne ja taitojenne mukaan?'",label="MP1Tab")

kbl(tbl, caption = "Turvallisuuspolitiikka- ja maanpuolustustutkimus 2022. Vastaajan ammatti/asema ja vastaus 'Jos Suomeen hyökätään, olisitteko itse valmis osallistumaan maanpuolustuksen
 eri tehtäviin kykyjenne ja taitojenne mukaan?'", label="MP1Tab",
 booktabs = T,digits=2,format.args = list(decimal.mark =",")) %>% 
  kable_styling() %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)


```
 
 
 
```{r ,message=FALSE,warning=FALSE,results='asis',echo = TRUE}
 
tbl <- with(daF3752,addmargins(table(MP12_1,bv1)))
# class(tbl)<-"matrix"
# stargazer(tbl, summary=FALSE, rownames=TRUE,header = FALSE,title="Turvallisuuspolitiikka- ja maanpuolustustutkimus 2022. Vastaajan asuinpaikka ja vastaus 'Miten hyvin mielestänne Suomessa on varauduttu seuraavien turvallisuusuhkien torjuntaan?: Aseellinen hyökkäys '",label="MP121Tab")

kbl(tbl, caption="Turvallisuuspolitiikka- ja maanpuolustustutkimus 2022. Vastaajan asuinpaikka ja vastaus 'Miten hyvin mielestänne Suomessa on varauduttu seuraavien turvallisuusuhkien torjuntaan?: Aseellinen hyökkäys '",
    label="MP121Tab", booktabs = T,digits=2,format.args = list(decimal.mark =",")) %>% 
  kable_styling() %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)

```

 
```{r Kuva3Luku3, echo = TRUE, fig.margin = TRUE,fig.width=3.5, fig.height=3.5,fig.cap = 'Normaalijakaumia, vas. odotusarvo -1 ja hajonta 0,5; oik. 0 ja 1.',message=FALSE,warning=FALSE}
# Transparent colors
addTrans <- function(color,trans)
{
  # This function adds transparancy to a color.
  # Define transparancy with an integer between 0 and 255
  # 0 being fully transparant and 255 being fully visable
  # Works with either color and trans a vector of equal length,
  # or one of the two of length 1.
  
  if (length(color)!=length(trans)&!any(c(length(color),length(trans))==1)) stop("Vector lengths not correct")
  if (length(color)==1 & length(trans)>1) color <- rep(color,length(trans))
  if (length(trans)==1 & length(color)>1) trans <- rep(trans,length(color))
  
  num2hex <- function(x)
  {
    hex <- unlist(strsplit("0123456789ABCDEF",split=""))
    return(paste(hex[(x-x%%16)/16+1],hex[x%%16+1],sep=""))
  }
  rgb <- rbind(col2rgb(color),trans)
  res <- paste("#",apply(apply(rgb,2,num2hex),2,paste,collapse=""),sep="")
  return(res)
}

# Normal
tmp.x<-seq(from=-3,to=3,length=50)
par(mar=c(4,4,2,1))

curve(dnorm,from=-3,to=3,lwd=2,col="navy",ylab="Tiheysfunktion arvo",ylim=c(0,.85))
curve(dnorm(x,mean=-1,sd=.5),from=-2.5,to=2.5,lwd=2,col="navy",add=TRUE)

polygon(x=c(tmp.x),y=c(dnorm(tmp.x)),col=addTrans("blue",20))
polygon(x=c(tmp.x),y=c(dnorm(tmp.x,mean=-1,sd=.5)),col=addTrans("navy",35))

abline(v=c(-1,0),lty=2)
```

  
 
 
```{r ,  echo = TRUE}
# {r PoissonEsimTn, echo = TRUE,results='asis',message=FALSE,warning=FALSE}
tmp.x<-c(0:10);tmp.lambda<-c(0.5,1,2,5)
tmp.tab<-sapply(tmp.lambda,dpois,x=tmp.x)
dimnames(tmp.tab)<-list(paste(tmp.x),paste("$lambda=$",tmp.lambda))
# print(knitr::kable(tmp.tab,digits = 3, 
#             format.args = list(digits=2,nsmall=2,decimal.mark =","),
#             caption="Poisson jaukaman toteumien todennäköisyys eri parameterin $\\lambda$ arvoilla \\label{tab:PoissonEsimTn}"))
# 
# knitr::kable(tmp.tab,digits = 3, 
#             format.args = list(digits=2,nsmall=2,decimal.mark =","),
#             caption="Poisson jaukaman toteumien todennäköisyys eri parameterin $\\lambda$ arvoilla \\label{tab:PoissonEsimTn}",format = "latex")

kbl(tmp.tab, caption = "Poisson jaukaman toteumien todennäköisyys eri parameterin $lambda$ arvoilla.",
    label="PoissonEsimTn",booktabs = T,
    format.args =list(digits=3,nsmall=2,decimal.mark =",")) %>%
  kable_styling() %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)

```

```{=latex}
\begin{table}

\caption{Poisson-jakauman toteumien todennäköisyysparametrin $\lambda$ eri arvoilla (N on havaittu lukumäärä) \label{tab:PoissonEsimTn}}
\centering
\begin{tabular}[t]{l|r|r|r|r}
\hline
N  & $\lambda$= 0.5 & $\lambda$= 1 & $\lambda$= 2 & $\lambda$= 5\\
\hline
0 & 0,607 & 0,368 & 0,135 & 0,007\\
\hline
1 & 0,303 & 0,368 & 0,271 & 0,034\\
\hline
2 & 0,076 & 0,184 & 0,271 & 0,084\\
\hline
3 & 0,013 & 0,061 & 0,180 & 0,140\\
\hline
4 & 0,002 & 0,015 & 0,090 & 0,175\\
\hline
5 & 0,000 & 0,003 & 0,036 & 0,175\\
\hline
6 & 0,000 & 0,001 & 0,012 & 0,146\\
\hline
7 & 0,000 & 0,000 & 0,003 & 0,104\\
\hline
8 & 0,000 & 0,000 & 0,001 & 0,065\\
\hline
9 & 0,000 & 0,000 & 0,000 & 0,036\\
\hline
10 & 0,000 & 0,000 & 0,000 & 0,018\\
\hline
\end{tabular}
\end{table}

```




```{r PoissonTnFig, echo = TRUE,fig.cap = 'Poisson-jakauman todennäköisyyksiä eri $\\lambda$ arvoilla.',fig.margin = FALSE,  message=FALSE,warning=FALSE, fig.fullwidth = FALSE, cache=TRUE}
require(ggplot2)

tmp.data<-data.frame(Tn=c(tmp.tab[,1],tmp.tab[,2],tmp.tab[,3],tmp.tab[,4]),
                     Freq=factor(rep(tmp.x,4)),
                     Lambda=factor(rep(tmp.lambda,rep(11,4))))

ggplot(tmp.data, aes(Freq, Tn)) + geom_bar(aes(fill = Lambda), 
   width = 0.6, position = position_dodge(width=3.5), stat="identity") +  
   theme(legend.position="right",legend.title = element_blank(),legend.box = "horizontal")+
  xlab("Lukumäärä")+ylab("Todennäköisyys")
  
 

# tmp.x<-c(0:10);tmp.lambda<-c(0.5,1,2,5)
# tmp.tab<-sapply(tmp.lambda,dpois,x=tmp.x)
# dimnames(tmp.tab)<-list(paste(tmp.x),paste(tmp.lambda))
# tmp.1<-data.frame(x=tmp.x,y=c(tmp.tab[,1],tmp.tab[,2],tmp.tab[,3],tmp.tab[,4]),
#                   param=factor(rep(tmp.lambda,each=11)))
# ggplot(tmp.1,aes(x=x,y=y,col=param))+geom_line(size=1)+geom_point()+
#   # geom_segment(aes(x=x+.2,xend = x+.2, yend = 0), linewidth = 10, lineend = "butt",size=2)+
#   labs(x="Lukumäärä",y="Todennäköisyys",col="Parametri")+ theme(legend.position=c(.6,.8))+
#   scale_x_continuous(breaks=c(0,2,4,6,8,10))

```


 

```{r NHANESWaist,message=FALSE,warning=FALSE,echo = TRUE}
library(ztable)

load(file="nhghV2.RData")

tmp.fun<-function(x){
  c(mean(x,na.rm=TRUE),sd(x,na.rm=TRUE),quantile(x,probs=c(25,50,75)/100,na.rm=TRUE),sum(is.na(x)),length(x))
}
tmp.fun1<-function(x,catvar){
  matrix(unlist(with(nhgh,tapply(waist,catvar,tmp.fun))),nrow=length(levels(catvar)),byrow=TRUE,
         dimnames=list(levels(catvar),c("KA","KH","25%","50%","75%","N puut","N")))
}

tmp.tbl<-with(nhgh,
     rbind(tmp.fun(waist), tmp.fun1(waist,sex),tmp.fun1(waist,re)))
rownames(tmp.tbl)[c(1)]<-" "
rownames(tmp.tbl)[c(8)]<-"Other"
colnames(tmp.tbl)<-colnames(tmp.fun1(nhgh$waist,nhgh$sex))

library(kableExtra)
kbl(tmp.tbl[,-c(3,5)], caption = "NHANES aineisto, keskiarvo (KA), keskihajonta (KH), mediaani, puuttuvien lukumäärä ja lukumäärä (N).", 
    format.args = list(decimal.mark =","),
    booktabs = T,digits=2) %>% kable_styling() %>%
  pack_rows("Kaikki", 1, 1) %>%
  pack_rows("Sukupuoli", 2, 3) %>%
  pack_rows("Etninen tausta", 4, 8)
  
# knitr::kable(tmp.tbl,caption="Jatkuvien muuttujien yhteeveto")
# tmp.tbl<-ztable(tmp.tbl)
# print(update_ztable(addrgroup(tmp.tbl,rgroup=c("Ikä","Vyötärön ympärys (cm)"),n.rgroup=c(8,8)),digits=c(rep(2,8),0,0)),caption="Jatkuvien muuttujien yhteeveto")
#print(update_ztable(addrgroup(tmp.tbl,rgroup=c("Kaikki","Sukupuoli","Etninen tausta"),n.rgroup=c(1,2,5)),
#                    digits=c(rep(1,8),0,0)),caption="Jatkuvien muuttujien yhteenveto. Vyötärön ympärys (cm)")

```
 
```{r ,message=FALSE,warning=FALSE,results='hide',echo = TRUE,fig.cap="Vyötärön ympärys. Vasemmalla histogrammi ja tiheysfunktio, oikealla viulukuvio. Pystyviiva osoittaa mediaanin"}
library(ggplot2)
library(gridExtra)

tmp.p1<-ggplot(nhgh, aes(x=waist)) + 
 geom_histogram(aes(y=..density..), colour="black", fill="white")+
 geom_density(alpha=.2, fill="#FFFFFF") +  
  geom_vline(aes(xintercept=quantile(nhgh$waist,na.rm=TRUE,probs=c(0.5))),linetype="dashed", size=1)+
  labs(y="Tiheysfunktio",y="Vyötärön ympärys")

tmp.p2<-ggplot(nhgh, aes(x=0,y=waist)) + geom_violin()+labs(x="",y="Vyötärön ympärys")

grid.arrange(tmp.p1, tmp.p2, nrow = 1)

```

 
```{r histoviolin,message=FALSE,warning=FALSE,results='asis',echo = TRUE,fig.cap="Vyötärön ympärys. Vasemmalla histogrammi sukupuolet eriteltyinä. Y-akselilla lukumäärä. Oikealla viulukuvio, jossa esitetty tiheysfunktio."}
tmp.p3<-ggplot(nhgh, aes(x=waist))+geom_histogram(color="black", fill="white")+facet_grid(sex ~.)+ scale_color_grey()+scale_fill_grey()+labs(y="Lukumäärä",x="Vyötärön ympärys")
#tmp.p4+ scale_color_grey()+scale_fill_grey() #+theme_classic()
#tmp.p3

tmp.p2<-ggplot(nhgh, aes(x=0,y=waist)) + geom_violin()+xlab(" ")+facet_grid(sex ~.)+
  labs(x="",y="Vyötärön ympärys")
#tmp.p2
grid.arrange(tmp.p3, tmp.p2, nrow = 1)
```

```{r viiksilaatikko,message=FALSE,warning=FALSE,results='asis',echo = TRUE,fig.cap="Vyötärön ympärys. Viiksilaatikkokuvio etnisen taustan mukaan"}

tmp.p4<-ggplot(nhgh, aes(x=re, y=waist)) +  geom_boxplot(notch=TRUE,outlier.size=.5)+ coord_flip()+ geom_jitter(shape=16, position=position_jitter(0.2),size=.1)
tmp.p4+labs(x="Etninen tausta",y="Vyötärön ympärys")
#grid.arrange(tmp.p3, tmp.p4, nrow = 1)
```

 
```{r hajontakuvio,message=FALSE,warning=FALSE,results='asis',echo = TRUE,fig.cap="Ikä ja vyötärön ympärys, sukupuolen mukaan eriteltynä."}
tmp.p5<-ggplot(nhgh, aes(x=age,y=waist,color=sex))+geom_point(size=.5)+
  xlab("Ikä (v)")+ylab("Vyötärön ympärys (cm)")#+facet_grid(sex ~.)
tmp.p5+  scale_colour_grey()+labs(color="Sukupuoli")+
  theme(legend.position = "right",axis.title = element_text(size=8),
        legend.text = element_text(size=8),legend.title = element_text(size=8))


```




```{r hajontakuviomatriisi,message=FALSE,warning=FALSE,results='asis',echo = TRUE,fig.cap="Hajontakuviomatriisi (1000 havaintoa).",fig.fullwidth=TRUE,out.width = "80%"}
library(GGally)
tmp.p6<-ggpairs(data=head(nhgh,20), columns = c(3,8,9,10,14),
                lower = list(continuous = wrap(ggally_points, size = .1, color = "navy") ),
                columnLabels =c("Ikä","Paino (kg)","Pituus (cm)","BMI","Vyöt. (cm)"),
                size=.1,progress=FALSE)
tmp.p6+theme(text=element_text(size=4))


w_ggally_points <- wrap(ggally_points, size = .2, color = "navy")

pm<-ggpairs(data=head(nhgh,1000), columns = c(3,8,9,10,14),
            columnLabels =c("Ikä","Paino (kg)","Pituus (cm)","BMI","Vyöt. (cm)"),
            progress=FALSE,
            lower = list(continuous = wrap(ggally_points, size = .1, color = "navy")))

pm+  scale_colour_grey()


```



 
```{r ,echo = TRUE}
# Luetaan keskiväkiluku ja kuolleiden määrä
load(file="./YhtData/tmpSuomiesim.RData")
```

 
```{r SuomiKuol, echo = TRUE, fig.cap = 'Kuolemanvaara Suomessa 1980-2015, syöpä (viiva) ja  verenkiertoelimiston sairaudet (katkoviiva)', fig.align='center',warning=FALSE,message=FALSE,error=FALSE}
require(ggplot2)
tmp.Suomi.esim$kuolleisuus<-with(tmp.Suomi.esim,100000*Kuolleet/Keskivakiluku)
tmp.Suomi.esim$syop.kuol<-with(tmp.Suomi.esim,100000*Syovat/Keskivakiluku)
tmp.Suomi.esim$verenk.kuol<-with(tmp.Suomi.esim,100000*Verenkierto/Keskivakiluku)
tmp.Suomi.esim$tapat.kuol<-with(tmp.Suomi.esim,100000*Tapaturmat/Keskivakiluku)

suomi.k1 <- ggplot(tmp.Suomi.esim, aes(Vuosi,syop.kuol))+labs(x="Vuosi",y="Kuolemanvaara\n(1/100 000)") 
suomi.k2 <-suomi.k1+
  geom_line()+
  geom_line(aes(y=verenk.kuol),lty=2)+
  ylim(c(150,600)) 
suomi.k2

```
 

```{r EsimSuomiKuol, echo = TRUE,results='asis',message=FALSE,warning=FALSE}
tmp.Suomi.esim.out<-as.matrix(tmp.Suomi.esim)
# dimnames(tmp.Suomi.esim.out)<-list(NULL,c("Vuosi","Keskiväkiluku","Kaikki kuolleet","Syöpä",
#                                "Verenkierto","Tapaturmat", "Kuolemanvaara","Syöpäkuol.\\n(1/100 000)",
#                                "Verenk. kuol.\\n(1/100 000)","Tapaturmakuol."))

# print(knitr::kable(tmp.Suomi.esim.out[-(1:15),c(1:5,8,9)],digits = c(rep(0,5),1,1),row.names =FALSE,
#             format.args = list(decimal.mark =","),#format.args = list(digits=0,nsmall=8,decimal.mark =","),
#             caption="Kuolemien lukumäärä ja kuolemanvaara (1/100 000) Suomessa 1995-2015,\\label{tab:EsimSuomiKuol}"))

```


 
 
```{r tyollisuuskuva, echo = TRUE, fig.cap = 'Suomen työllisyys 2020-2022',fig.margin = FALSE,message=FALSE,warning=FALSE,error=FALSE,fig.fullwidth=FALSE}
#
# fcr_2018-09-19.csv
# library(pxR)
# apu.tyo<-as.data.frame(read.px(filename="https://pxdata.stat.fi:443/PxWeb/sq/2204d4d1-524d-4afc-bfd9-166399641d2d"))
# apu.tyo$Vuosi<-as.numeric(substr(apu.tyo$Vuosineljännes,1,4))+
#   as.numeric(substr(apu.tyo$Vuosineljännes,6,6))/4-(1/8)
# tyollisuus.dt<-apu.tyo
# save(tyollisuus.dt,file="./YhtData/tyollisuusdt.RData")
load(file="./YhtData/tyollisuusdt.RData")
ggplot(tyollisuus.dt,aes(x=Vuosi,y=value,group=Sukupuoli))+
  geom_line(aes(color=Sukupuoli,linetype=Sukupuoli),lwd=.7)+
  labs(x="Vuosi",y="Työllisyys % (20-64 vuotiaat)")+
theme(legend.position = c(0.1,0.85),axis.title = element_text(size=8),legend.text = element_text(size=8),legend.title = element_text(size=8))
  # scale_color_manual(values=c('navy','tomato2'))
  
  
```

 

```{r LexisSimple, echo = TRUE,message=FALSE,warning=FALSE,error=FALSE,results='asis'}
require(Epi)
load(file="./YhtData/esimcoh.RData")

#tmp.tbl<-ztable(esim.coh.Lx[,c(9,11,3,12,13)])
#print(update_ztable(tmp.tbl,digits=0,caption="10 henkilön seuranta. Age=Ikä alussa; Age.end=Ikä lopussa; period=alku vuosi; Diagn.age=ikä diagnoosiin aikaan; Person.yrs=kertyneet seurantavuodet."))
```

 
```{r LexisSimple1, echo = TRUE, fig.cap = 'Seurantatutkimuksen Lexis-kuvio iän suhteen. Seuranta-ajan pituus on merkitty, samoin päätetapahtumat (täplä).',fig.margin = FALSE,message=FALSE,warning=FALSE,error=FALSE}
#knitr::include_graphics(c("KuvatLuku3/LexisKuva.png"),dpi=300)

# png(filename = "./YhtKuvat/LexisIka.png",width=1600,height=1600/sqrt(2),pointsize=36)
plot(esim.coh.Lx,time.scale="age",xlab="Ikä",ylab="Henkilö",type="l",
     lwd=4,cex.axis=1,cex.lab=1,ylim=c(1,11))
points(esim.coh.Lx,pch=c(NA,16)[esim.coh.Lx$lex.Xst+1],col="tomato4",cex=1)
PY.ann(esim.coh.Lx,cex=1,digits = 0)
box()
# apu<-dev.off()
# knitr::include_graphics(c("./YhtKuvat/LexisIka.png"),dpi=300)

```
 



```{r Lung, echo = TRUE,message=FALSE,warning=FALSE,error=FALSE,results='asis'}
require(Epi);require(survival)

# tmp.tbl<-ztable(head(lung,10))
# print(update_ztable(tmp.tbl,digits=0,
#                     caption="Viisi riviä keuhkosyöpä aineistosta. Muuttujien selitykset: inst:	Institution code;  time:	Survival time in days;  status:	censoring status 1=censored, 2=dead;  age:	Age in years;  sex:	Male=1 Female=2 ph.ecog:	ECOG performance score (0=good 5=dead);  ph.karno:	Karnofsky performance score (bad=0-good=100) rated by physician;  pat.karno:	Karnofsky performance score as rated by patient;  meal.cal:	Calories consumed at meals;  wt.loss:	Weight loss in last six months;  "))

```


```{r KMEsimerkki, echo = TRUE, message=FALSE,warning=FALSE,fig.margin = FALSE,fig.cap='Kaplan-Meier käyrä.', message=FALSE,warning=FALSE,error=FALSE}
 
tmp.s2<-survfit(Surv(time,status)~1,data=lung)
library(ggsurvfit)

gg.lung <-ggsurvfit(tmp.s2) +
  add_confidence_interval() +
  labs(title = "",x="Seuranta-aika (d)",y="Elossa olon\ntodennäköisyys")+
  theme(legend.position = c(0.1,0.85),axis.title = element_text(size=8))

gg.lung
```
 

```{r KMdivorce, echo = TRUE, message=FALSE,warning=FALSE,fig.margin = FALSE,fig.cap='Avioeron todennäköisyys yhdysvaltalaisen aineiston mukaan. Avioliitot jaoteltu puolisoiden etnisen taustan mukaan (mixed) (sama=No, eri=Yes).',fig.fullwidth=FALSE}

library(haven)
load(file="YhtData/divorce.RData")

tmp.s2.div<-survfit(Surv(years,div)~mixed,data=divorce)

gg.div <-ggsurvfit(tmp.s2.div,linetype_aes =TRUE,type="risk") +
  add_confidence_interval() +
  labs(title = "",x="Seuranta-aika (a)",y="Avioeron\ntodennäköisyys")
gg.div<-gg.div+ 
  theme(legend.position = c(0.2,0.85),axis.title = element_text(size=8),
        legend.title = element_text(size=6),legend.text =element_text(size=6) )+
  coord_cartesian(xlim = c(0,40))
gg.div
```



```{r HazardEsim, echo = TRUE,message=FALSE,warning=FALSE,fig.fullwidth = FALSE,error=FALSE,outwidth="90%",fig.cap='Hasardi käyrä ja sen 95\\% luottamusväli.'}
 
require(cohorttools)
# lung$y<-rep(0,nrow(lung))
lung$Sukupuoli<-factor(lung$sex,levels=1:2,labels = c("Miehet","Naiset"))
tmp.data.1<-estim.hazard(Surv(time/365.25,status) ~ Sukupuoli, data=lung,use.GAM = TRUE)
ggplot(tmp.data.1, aes(x=time.eval,y=haz,linetype=Sukupuoli)) + 
  geom_line(colour="blue") +
  xlab("Seuranta-aika (a)")+ylab("Hasardi")+
  geom_ribbon(aes(ymin=haz.lo, ymax=haz.hi), alpha=0.2)+
  coord_cartesian(ylim=c(0,2),xlim=c(0,1.5))+
  theme(legend.position = c(0.2,0.85),axis.title = element_text(size=8),
        legend.title = element_text(size=8),legend.text =element_text(size=8))

```

 
 

```{r hazdivorce, echo = TRUE, message=FALSE,warning=FALSE,fig.margin = FALSE,fig.cap='Avioeron tapahtumatiheys yhdysvaltalaisen aineiston mukaan. Avioliitot jaoteltu puolisoiden etnisen taustan mukaan (mixed) (sama=No, eri=Yes).',fig.fullwidth=FALSE}

tmp.haz.div<-estim.hazard(Surv(years,div)~mixed,data=divorce,use.GAM = TRUE)
p.div<-ggplot(tmp.haz.div, aes(x=time.eval,y=haz,linetype=mixed))
p.div<-p.div+ geom_line(aes(colour=mixed,linetype=mixed),lwd=.7) +
  labs(x="Avioliiton kesto (a)", y="Avioeron tapahtumatiheys\n(hasardi)")+
  coord_cartesian(ylim=c(0,0.03),xlim=c(0,40))+
  theme(legend.position = c(0.8,0.8),axis.title = element_text(size=8),
        legend.title = element_text(size=8),legend.text =element_text(size=8))+geom_vline(xintercept = 7,linetype=2)
p.div

```

 
 
```{r palahasardi,echo = TRUE,message=FALSE, fig.margin = TRUE,fig.cap="Esimerkki porrasfunktiosta"}
tmp.x<-c(0,2,5,9)
tmp.y<-c(0.2,0.4,0.1,0.3)
plot(tmp.x,tmp.y,type="s",xlab="Aika (t)",ylab="Hasardi")
points(tmp.x,tmp.y,pch=1)
box()
```

 

# Erojen mittaaminen


 
```{r icutaulu, echo = TRUE,message=FALSE,warning=FALSE}

# require(knitr);require(ztable);require(Epi);require(survival)
# options(ztable.type="latex")

#print(kable(tmp.ulos,caption=" Epidemiologiassa käytetty 2\\*2 -taulu. \\label{tab:kissataulu}",align="rrr"))
# Girardis M, Busani S, Damiani E, et al. Effect of Conservative vs Conventional
# Oxygen Therapy on Mortality Among Patients in an Intensive Care Unit: The
# Oxygen-ICU Randomized Clinical Trial. JAMA Published Online First: 5 October
# 2016. doi:10.1001/jama.2016.11993
tmp.icu<-matrix(c(a = 25, b = 216-25, c = 44, d =218-44),
                dimnames=list(c("Konservatiivinen","Tavanomainen"),c("Kuollut","Elossa")),
                ncol=2,byrow=TRUE)

tmp.icu1<-addmargins(tmp.icu)
tmp.icu1<-matrix(paste(tmp.icu1,matrix(paste0("(",c("a","b","a+b","c","d","c+d","a+c","b+d","a+b+c+d"),")"),byrow=TRUE,nrow=3)),ncol=3)
dimnames(tmp.icu1)<-list(c("Konservatiivinen","Tavanomainen","Kaikki"),c("Kuollut","Elossa","Kaikki"))
# tmp.icu1<-ztable(tmp.icu1)
# tmp.icu1<-addrgroup(tmp.icu1,n.rgroup = c(2,1),rgroup = c("",""))
# print(update_ztable(tmp.icu1,digits=0,align=c("l",rep("r",3)),
#                     caption="Tulos tehostetun hoidon kliinisestä kokeesta. Kirjaimet suluissa ovat 2*2-taulun solujen nimet.\\label{tab:icutaulu}"))
# knitr::kable(tmp.icu1,caption="Tulos tehostetun hoidon kliinisestä kokeesta. Kirjaimet suluissa ovat 2*2-taulun solujen nimet.\\label{tab:icutaulu}")

kbl(tmp.icu1, booktabs = T,digits=2,
    caption="Tulos tehostetun hoidon kliinisestä kokeesta. Kirjaimet suluissa ovat 2*2-taulun solujen nimet.",
    label="icutaulu") %>% kable_styling() %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)
``` 
 

```{r, echo = TRUE,results='markup',message=FALSE,warning=FALSE}
#Taulukko 2 Kahden hapen annostelutavan vertailu tehohoidossa, kliininen koe jossa päätemuuttujana oli #kuolleisuus(2).  
tmp.icu<-matrix(c(a = 25, b = 216-25, c = 44, d =218-44),
                dimnames=list(c("Konservatiivinen","Tavanomainen"),c("Kuollut","Elossa")),
                ncol=2,byrow=TRUE)

Epi::twoby2(tmp.icu)

```
 
 
```{r , echo = TRUE,results='asis'}
tmp.tbl<-matrix(paste0("(",c("a","b","a+b","c","d","c+d","a+c","b+d","a+b+c+d"),")"),nrow = 3,byrow=TRUE)
dimnames(tmp.tbl)<-list(c("sairas","terve","kaikki"),c("altistunut","altistumaton","kaikki"))

# knitr::kable(tmp.tbl,caption="Epidemiologian 2*2-taulun solujen nimeäminen",label="kaksikertaakaksi")

kbl(tmp.tbl, booktabs = T,digits=2,format.args = list(decimal.mark =","),
    caption="Epidemiologian 2*2-taulun solujen nimeäminen",label="kaksikertaakaksi") %>% 
  kable_styling() %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)#%>%row_spec(bold =TRUE,row=1)

# if(!knitr::is_html_output()){
# print(ztable(tmp.tbl,align="r",caption="Epidemiologian 2*2-taulun solujen nimeäminen",
#              type=ifelse(knitr::is_html_output(),"html","latex")))}
```



 


 

```{r, results='hide',echo = TRUE,message=FALSE,warning=FALSE}
# Kissa esimerkki
require(epiR)
require(Epi)
tmp.kissa<-matrix(c(13,5,2163,3349), nrow = 2)
# class(tmp.kissa)<-"table"
# dat <- t(matrix(c(13,5,2163,3349), nrow = 2, byrow = TRUE))
# rownames(dat) <- c("FUS+", "FUS-"); colnames(dat) <- c("DF+", "DF-");

tmp.kissa.txt<-matrix(c("a","c","b","d"),ncol=2)
tmp.ulos<-matrix(paste0(tmp.kissa.txt," (",tmp.kissa,")"),ncol=2,byrow=FALSE)
tmp.ulos<-cbind(tmp.ulos,c("a+b (18)","c+d (5512)"))
tmp.ulos<-rbind(tmp.ulos,c("a+c (2176)","b+d (3354)","a+b+c+d (5530)"))
dimnames(tmp.ulos)<-list(c("kuivaruoka","muu ruoka","Kaikki"),c("FUS","terve","Kaikki"))
#tmp.ulos; dat
``` 

 

```{r kissataulu, results='asis',echo = TRUE,message=FALSE,warning=FALSE}
#require(knitr);require(ztable)
#print(kable(tmp.ulos,caption=" Epidemiologiassa käytetty 2\\*2 -taulu. \\label{tab:kissataulu}",align="rrr"))
require(Epi);require(survival)
#options(ztable.type="latex")
# tmp.tbl<-ztable(tmp.ulos)
# tmp.tbl.1<-update_ztable(tmp.tbl,digits=0,align=c("l","r","r","r"),caption="Kissanruokatutkimuksen 2 $\\times$ 2 -taulu.")

# print(xtable(tmp.ulos,caption="Kissanruokatutkimuksen 2 $\\times$ 2 -taulu",
#              label="kissataulu"),comment=FALSE)

kbl(tmp.ulos,caption="Kissanruokatutkimuksen 2 $\\times$ 2 -taulu",
             label="kissataulu", booktabs = T,digits=2,format.args = list(decimal.mark =",")) %>% 
  kable_styling() %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)#%>%row_spec(bold =TRUE,row=1)

``` 
 
```{r, results='markup',echo = TRUE,message=FALSE,warning=FALSE}
library(epiR)
 epi.2by2(dat =  tmp.kissa, method = "cross.sectional", 
    conf.level = 0.95, units = 100,  
    outcome = "as.columns")
#twoby2(t(dat))
```
 
 

```{r urheilutaulu, results='asis',echo = TRUE,message=FALSE,warning=FALSE}
load(file="YhtData/daF0154.RData")
tmp.urheilu<-table(daF0154$Q84,Relevel(daF0154$Q5B_K,ref=2))

# print(xtable(tmp.urheilu,caption="Vapaaehtoistyö urheilussa ja sukupuoli",
#              label="urheilutaulu"),comment=FALSE)

kbl(tmp.urheilu,caption="Vapaaehtoistyö urheilussa ja sukupuoli",
             label="urheilutaulu", booktabs = T,digits=2,format.args = list(decimal.mark =",")) %>% 
  kable_styling() %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)

``` 
 

 
```{r, results='markup',echo = TRUE,message=FALSE,warning=FALSE}

twoby2(tmp.urheilu)
```
 
 
```{r, echo = TRUE,results='markup',message=FALSE,warning=FALSE}
require(survival)
tmp.lung.py<-pyears(Surv(time,status)~factor(sex,label=c("mies","nainen")),data=lung,data.frame =TRUE)
dat.lung<-as.matrix(tmp.lung.py$data[,c(4,2)])
rownames(dat.lung)<-c("male","female")
epi.2by2(dat=dat.lung,method ="cohort.time",unit=1)
```

 

```{r, echo = TRUE,results='markup',message=FALSE,warning=FALSE}
require(survival)
load(file="YhtData/divorce.RData")
tmp.div.py<-pyears(Surv(years,div)~mixed,data=divorce,data.frame =TRUE,scale=100)
dat.div<-as.matrix(tmp.div.py$data[,c(4,2)])
rownames(dat.div)<-c("No","Yes")
epi.2by2(dat=dat.div,method ="cohort.time",unit=1)
```
 
 
 

```{r stdpopulaatio, echo = TRUE,results='asis',message=FALSE,warning=FALSE}
# https://seer.cancer.gov/stdpopulations/stdpopdic.html
# esim.std.popul<-read.fwf(file="https://seer.cancer.gov/stdpopulations/stdpop.18ages.txt",widths=c(3,3,8),
#          as.is=TRUE, colClasses=c("character","character",NA),
#          col.names=c("Luokitus","Ikalk","Popul"))
# esim.std.popul$Ikalk<-factor(esim.std.popul$Ikalk,
#                              label=paste0(5*(0:17),"-",paste0(c(5*(1:17)-1,"yli 85"))))
# # 003 = European (Scandinavian 1960) Std Million (18 age groups)
# # 001 = World (Segi 1960) Std Million (18 age groups)
# # 009 = World (WHO 2000-2025) Std Million (18 age groups)
# apu<-with(esim.std.popul,cbind(esim.std.popul[Luokitus=="003",-1],
#                                esim.std.popul[Luokitus=="001",3]))
# colnames(apu)<-c("Ikäluokka","Maailma","Eurooppa")
library(popEpi)
stdpop18.V1<-stdpop18
colnames(stdpop18.V1)<-c("Ikäluokka","Maailma","Eurooppa","Pohjoismaat")
# print(knitr::kable(stdpop18.V1,row.names=FALSE,caption="Standardiväestöjen painokertoimia. \\label{tab:populpainoja}"))

kbl(stdpop18.V1,caption="Standardiväestöjen painokertoimia.",label="populpainoja", 
    booktabs = T,digits=2,format.args = list(decimal.mark =",")) %>% 
  kable_styling() %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)#%>%row_spec(bold =TRUE,row=1)

```

  


```{r stdpopulaatioDEN, echo = TRUE,results='asis',message=FALSE,warning=FALSE}
require(Epi)
# data("DMlate")
# dml <- Lexis( entry=list(Per=dodm, Age=dodm-dobth, DMdur=0 ),
#                exit=list(Per=dox),
#               entry.status=0,
#         exit.status=ifelse(is.na(dodth),1,2),
#                data=DMlate )
# save(dml,file="YhtData/dml.RData")
load(file="YhtData/dml.RData")
dml.1<-splitLexis(dml,breaks=c(5*(0:17)),time.scale = "Age")
apu<-table(cut(dml$Age,c(5*(0:17),Inf)))

apu<-data.frame(Ikaluokka=as.vector(stdpop18.V1[,1]),
                Kuol.lkm=tapply( status(dml.1,"exit")==2,timeBand(dml.1,"Age","left"),sum),
                Henk.vuodet.1000=tapply(dur(dml.1),timeBand(dml.1,"Age","left"),sum)/1000)

apu$Kuol.1000<-apu$Kuol.lkm/apu$Henk.vuodet.1000
# print(knitr::kable(apu,row.names=FALSE,digits = 2, longtable = TRUE,
#             format.args = list(digits=2,nsmall=2,decimal.mark =","),
#             caption="Esimerkkiaineiston  ikäluokittaiset kuolleisuudet 1000 henkilövuotta kohti. \\label{tab:populDenEsim}"))

kbl(apu,caption="Esimerkkiaineiston  ikäluokittaiset kuolleisuudet 1000 henkilövuotta kohti.",
    label="populDenEsim", booktabs = T,digits=2,format.args = list(decimal.mark =",")) %>%
  kable_styling() %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)

```


# Diagnostiset testit

 

```{r KolmeDgnTestia,echo = TRUE,results='asis',warning=FALSE,message=FALSE,fig.cap="Kolmen eri testin (LR 2, 6, ja 10) positiivisen testin jälkeiset todennäköisyydet ennen testiä todennäköisyyksien funktiona."}
tmp.P0<-function(P0,LR){ (P0*LR)/(1-P0+ P0*LR)}
#tmp.P0(P0=seq(from=0.001,to=0.005,length=10),LR=10)
library(ggplot2)

tmp.data<-data.frame(prev=rep(seq(0.001,0.5,length=200),3))
tmp.data$P<-c(tmp.P0(P0=tmp.data$prev[1:200],LR=10),
              tmp.P0(P0=tmp.data$prev[1:200],LR=6),
              tmp.P0(P0=tmp.data$prev[1:200],LR=2))
tmp.data$LR<-factor(rep(c(10,6,2),rep(200,3)))

#summary(tmp.data)                 
p1<-ggplot(tmp.data,aes(x=prev,y=P,color=LR,linetype=LR))
p1+geom_line(size=.76)+labs(x="Todennäköisyys ennen testiä (P0)",y="Todennäköisyys testin jälkeen (P')")+
  theme(legend.position = c(0.8,0.3),axis.title = element_text(size=8),
        legend.title = element_text(size=8),legend.text =element_text(size=8))


```

  
```{r echo = TRUE,results='asis',warning=FALSE,message=FALSE}
 
tmp.tbl<-matrix(c("10","0,1","6","0,2","2","0,5","1","1"),ncol = 2,byrow=TRUE)
dimnames(tmp.tbl)<-list(c("Erinomainen","Hyvä","Kohtalainen","Ei käyttöarvoa"),c("LR+","LR-"))

# knitr::kable(tmp.tbl,caption="Diagnostisen testin käyttökelpoisuus ja uskottavuusosamäärä (LR)")

kbl(tmp.tbl,caption="Diagnostisen testin käyttökelpoisuus ja uskottavuusosamäärä (LR).",
    label="diagtestithyvyys",
    booktabs = T,digits=2,format.args = list(decimal.mark =",")) %>% 
  kable_styling()# %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)%>%row_spec(bold =TRUE,row=1)

# if(!knitr::is_html_output()){
 # print(ztable(tmp.tbl,align="r",caption="Epidemiologian 2*2-taulun solujen nimeäminen",
 # type=ifelse(knitr::is_html_output(),"html","latex")))
```


  
```{r Sferritiini, echo = TRUE,results='asis',warning=FALSE,message=FALSE}

tmp.tbl<-matrix(c("+ (alle 65 mmol/l)","a 731","b 270","- yli 65 mmol/l)","c 78","d 1500"),ncol = 3,byrow=TRUE)
dimnames(tmp.tbl)<-list(c("Anemia","Ei anemiaa"),
                        c("S-ferritiini","Anemia","Ei anemiaa"))
 
kbl(tmp.tbl,caption="S-ferritiini ja anemia", 
    booktabs = T,digits=2,format.args = list(decimal.mark =",")) %>% 
  kable_styling()# %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)%>%row_spec(bold =TRUE,row=1)

 
```


# Tutkimusasetelmat

```{r setupKuvaileva, echo = TRUE,message=FALSE,warning=FALSE,error=FALSE}
 
require(ztable)
require(DiagrammeR)

options(ztable.type="html")

```

 
```{r tauludesign, echo = TRUE, results='asis',warning=FALSE,message=FALSE}
tab.designs<-structure(list(Interventio = c("Ei", "Ei", "Ei", "Ei", "On", 
"On", "On"), Tutkimusasetelma = c("Ekologinen, korrelaatio tutkimus", "Poikkileikkaus, prevalenssi", 
"Sairauslähtöinen", "Seuranta, kohortti", "Yhteisöinterventio", "Kenttäkoe", 
"Satunnaistettu kliininen koe, RCT"), Havaintoyksikkö = c("Populaatio", 
"Yksilöt", "Yksilöt", "Yksilöt", "Yhteisö", "Terveet henkilöt", 
"Yksilöt")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -7L))

# knitr::kable(tab.designs[,c(2,3,1)],caption="Muutamien tutkimusasetemien luokittelu.")

tab.designs.1<-as.matrix(tab.designs)
dimnames(tab.designs.1)<-list(NULL,names(tab.designs))

kbl(tab.designs.1[,c(2,3,1)],caption="Muutamien tutkimusasetelmien luokittelu.",
    booktabs = T,digits=2,format.args = list(decimal.mark =",")) %>%
  kable_styling() #%>%column_spec(bold =TRUE,column=1)%>%row_spec(bold =TRUE,row=1)


```




 
```{r , echo = TRUE, results='hide',warning=FALSE,message=FALSE}
library(Epi);library(survival)
#with(lep,twoby2(exposure=sex,outcome=d))
# Example of cohort data
esim.coh.data <-structure(list(No. = 1:10, Age = c(34L, 39L, 31L, 36L, 38L, 38L, 
41L, 32L, 39L, 42L), FU.time = c(15L, 20L, 12L, 17L, 9L, 16L, 
11L, 20L, 18L, 17L), Age.end = c(49L, 59L, 43L, 53L, 47L, 54L, 
52L, 52L, 57L, 59L), Diagn.age = c(NA, 54L, NA, 41L, NA, 51L, 
NA, NA, NA, NA), Person.yrs = c(15L, 15L, 12L, 5L, 9L, 13L, 11L, 
20L, 18L, 1L)), .Names = c("No.", "Age", "FU.time", "Age.end", 
"Diagn.age", "Person.yrs"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-10L))

#esim.coh.data<-read.table(file="clipboard",header=TRUE,sep="\t")
#names(esim.coh.data)<-c("No.","Age","FU.time","Age.end","Diagn.age","Person.yrs")
#dump(objects(1,patt="esim.coh.data"),file="")

esim.coh.Lx<-Lexis(entry=list(age=Age,fu.time=rep(0,length(Age)),
                            period=c(1980,1981,1985,1988,1981,1988,1988,1985,1987,1982)),
                   exit=list(age=ifelse(is.na(Diagn.age),Age.end,Diagn.age)),
                   exit.status =ifelse(is.na(Diagn.age),0,1) ,entry.status = 0,
                   id=No.,data=esim.coh.data)
```


 

```{r Kuva6Lexis, echo = TRUE, fig.cap = 'Kymmenen henkilön seuranta.', message=FALSE,warning=FALSE,fig.width = 8, fig.height = 5.6, fig.fullwidth = FALSE}
# Create Lexis object for cohort data
# Include two time scales: age and follow-up time (fu.time)


plot(esim.coh.Lx,time.scale="age",xlab="Ikä",ylab="Henkilö",
     lwd=2,cex.axis=1,cex.lab=1.4,ylim=c(1,11),axes=FALSE)
axis(1,at=c(30,35,40,45,50,55,60))
axis(2,at=1:10)
points(esim.coh.Lx,pch=c(NA,16)[esim.coh.Lx$lex.Xst+1],col="tomato4",cex=1.4)
PY.ann(esim.coh.Lx,cex=1.2,digits = 0)
points(x=rep(51,5),y=c(2,7:10),pch=1,cex=1.4,lwd=2)
abline(v=51,lty=2,lwd=2);abline(v=45,lty=5,lwd=1);box()
with(esim.coh.Lx,segments(x0=Age+lex.dur,y0=No.,x1=rep(60,10),y1=No.,
     lwd=2,lty=2,col="grey"))
 
```
 
 
 
```{r Kuva6OECD, echo = TRUE, fig.cap = 'Tupakoivien savukkeiden kulutus. Perustuu OECD:n aikasarjoihin.', message=FALSE,warning=FALSE,fig.fullwidth = TRUE,fig.height = 4.2,fig.width = 6}
demo.OECD<-read.table(file="HEALTH_LVNG_03022017110046265.csv",header=TRUE,sep=",")
#library(lattice)
# #levels(demo.OECD$Measure)
# xyplot(Value~Year| Country,data=demo.OECD[demo.OECD$Measure=="% of population aged 15+ who are daily smokers",])
#  
# xyplot(Value~Year,group=Country,data=demo.OECD[demo.OECD$Measure=="Cigarettes per smoker per day",],
#        auto.key=list(columns = 2), type="b")
#apu<-simpleKey(text = levels(demo.OECD$Country),columns=4); apu$points$pch<-1:4
#png(file="C:/Users/jkhaukka/OneDrive - University of Helsinki/Opetus/EpiKirja/EpiKirja/OECDTupakointi.png",width=9*72*7, height=9*72*7/sqrt(2),res=600)

#xyplot(Value~Year,group=Country,data=demo.OECD[demo.OECD$Measure=="Cigarettes per smoker per day",],
#       key=apu,outer=TRUE, type="b",pch=1:4,ylab="Savukkeita päivässä(vain tupakoijat)",xlab="Vuosi")
#dev.off()
# xyplot(Value~Year,group=Country,data=demo.OECD[demo.OECD$Measure=="% of population aged 15+ who are daily smokers",],
#        key=apu,outer=TRUE, type="b",pch=1:4,ylab="Tupakoijien % osuus",xlab="Vuosi")
require(ggplot2)
apu<-demo.OECD[demo.OECD$Measure=="Cigarettes per smoker per day",]
p1<-ggplot(apu,aes(y=Value,x=Year,color=Country,shape=Country))+ geom_point(size=2)+geom_path()+
  labs(shape="Maa",color="Maa",x="Vuosi",y="Tupakoivien henkilöiden\nsavukkeiden kulutus päivässä.")+
  theme(legend.position = c(0.15,0.8),axis.title = element_text(size=8),
        legend.title = element_text(size=8),legend.text =element_text(size=8))
p1
```

 
 
```{r KuvaSOTKA, echo = TRUE, fig.cap = 'Avioerojen ja nuorten mielenterveyden häiriöiden riippuvuus kunnittain vuonna 2020.', message=FALSE,warning=FALSE,fig.fullwidth = FALSE,fig.height = 4.2,fig.width = 6}

load(file="./YhtData/sotka1dt.RData")

ggplot(sotka1.dt,aes(x=Erot,y=Mieli))+geom_point()+geom_smooth(size=.7)+
  coord_cartesian(xlim=c(0,30))+
  labs(x="Avioeroja 25-64-vuotiailla/1 000 ",
       y="Mielenterveyden häiriöihin sairaalahoitoa\n saaneet 0-17-vuotiaat/1 000")+
  theme(axis.title = element_text(size=8),
        legend.title = element_text(size=8),legend.text =element_text(size=8))

```

```{r kuvaekoharha, warning=FALSE, results='asis',fig.fullwidth = FALSE,echo = TRUE,fig.cap="Ekologinen harha (ecological fallacy). Yksilötasolla mitattaessa x-muuttujan kasvu on yhteydessä y-muuttujan vähenemiseen, mutta ryhmätason analyysi osoittaa päinvastaista (musta viiva)",echo = TRUE }
require(ggplot2)
# Simulation of the data
set.seed(1917)
tmp.data<-data.frame(area=factor(rep(LETTERS[1:5],rep(20,5))))
tmp.data$x<-10+rnorm(nrow(tmp.data))+as.numeric(tmp.data$area)
tmp.data$y<- 5+ -1*tmp.data$x+ rnorm(nrow(tmp.data))+3*as.numeric(tmp.data$area)
# Mean values of areas A-E
tmp.data.1<-with(tmp.data,aggregate(list(x=x,y=y),list(area=area),mean))
# 'Ecological' regression model
tmp.m1.coef<-coefficients(lm(y~x,data=tmp.data.1))
# Plots
p1.eco1 <- ggplot(tmp.data, aes(x = x, y = y,color=area))+geom_point()
p1.eco1+geom_smooth(formula = y ~ x,method = "lm")+
  geom_abline(slope = tmp.m1.coef[2],intercept = tmp.m1.coef[1])+
  geom_point(data=tmp.data.1,aes(x=x,y=y),pch=18,cex=4,col="navy")+
  labs(color="Alapopulaatio")+theme(legend.position = "bottom")+
  theme(legend.position = c(0.1,0.75),axis.title = element_text(size=8),
        legend.title = element_text(size=6),legend.text =element_text(size=6))

```

 
```{r, echo = TRUE}

# {r fig.cap="Ekologisen tutkimuksen vahvuuksia ja heikkouksia.", echo = TRUE,message=FALSE,out.width = '90%',fig.fullwidth=TRUE}
# library(DiagrammeR);library(DiagrammeRsvg);library(magrittr);library(rsvg);library(png)

# apu<-grViz(scan(file="./Laatikot/VahvuusHeikkousEkologinen.gv",sep="\n",what="",quiet =TRUE))
# apu %>% export_svg %>% charToRaw %>% rsvg_png (,width=4000,file="./YhtKuvat/VahvuusHeikkousEkologinen.png")
# knitr::include_graphics(c("./YhtKuvat/VahvuusHeikkousEkologinen.png"))
# cohorttools::gv2image(gv=apu,type="png",file="./YhtKuvat/VahvuusHeikkousEkologinen")

```

 
  
```{r NHANESK1,echo = TRUE, fig.cap="Diabetesta sairastavien lukumäärä", out.width = "90%",fig.margin = FALSE,fig.fullwidth = TRUE}
library(ggplot2)
library(gridExtra)

# load(url("http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/nhgh.rda"))
load("nhghV2.RData")
levels(nhgh$re)[5]<-"Other Race\nIncluding Multi-Racial"
cros.1 <- ggplot(nhgh, aes(re,fill=factor(dx)))+xlab("Etnisyys")+ylab("Lukumäärä") 
tmp.p1<-cros.1+scale_fill_manual(name="Diabetes\nlääke",values =c("turquoise","red"))+geom_bar()+coord_flip()+
  theme(legend.position = c(0.8,0.8),axis.title = element_text(size=8),
        text = element_text(size=8),
        legend.title = element_text(size=8),legend.text =element_text(size=8))
# tmp.p2<-cros.1+scale_fill_manual(name="Diabetes\nlääke",values =c("turquoise","red"))+coord_flip()+geom_bar(position="fill")+ylab("Osuus")+
#   theme(legend.position = "nome")
# grid.arrange(tmp.p1, tmp.p2, nrow = 2)
tmp.p1
```

```{r NHANESK2,echo = TRUE, fig.cap="Diabetesta (1) sairastavien painoindeksi (BMI) verrattuna muihin"}
library(ggplot2)
cros.3 <- ggplot(nhgh, aes(factor(dx),bmi))+xlab("Diabetes")+ylab("Painoindeksi (BMI)") 
cros.3+ geom_boxplot(varwidth=TRUE)+
  theme(legend.position = c(0.8,0.8),axis.title = element_text(size=8),
        legend.title = element_text(size=8),legend.text =element_text(size=8))
```

 
```{r NHANESK3,echo = TRUE, fig.cap="Diabetesta (DM) sairastavien ja sairastamattomien sokerihemoglobiini (\\%) iän suhteen.",message=FALSE,warning=FALSE,fig.fullwidth=TRUE}


cros.5 <- ggplot(nhgh, aes(age,gh))+xlab("Ikä")+ylab("Sokerihemoglobiini (%)") 
cros.5+ geom_point(col="navy",alpha=.1,size=.2)+ 
  facet_grid(factor(dx,labels=c("ei DM","DM"))~re)+
  geom_smooth(method="loess",span=0.75)+ylim(4,8)+
  theme(strip.text = element_text(size = 4),axis.text= element_text(size = 6),
        legend.position = c(0.8,0.8),axis.title = element_text(size=8),
        legend.title = element_text(size=8),legend.text =element_text(size=8))

```


```{r, echo = TRUE,message=FALSE,results='asis'}
library(dplyr)
nhgh$Diabetes<-factor(nhgh$dx,levels=c(0,1),label=c("ei","on"))
tmp.dx.gr<-group_by(nhgh,Diabetes)
count.na <- function(x) sum(is.na(x))
# knitr::kable(summarise(tmp.dx.gr,
#           Keskiarvo=mean(age,na.rm=TRUE),SD=sd(bmi,na.rm=TRUE),
#           Mediaani=median(bmi,na.rm=TRUE),P.25=quantile(bmi,probs = c(0.25)),
#           P.75=quantile(bmi,probs = c(0.75))),digits=2,
#           caption="Ikä diabeteksen suhteen, keskiarvo, mediaani, keskihajonta, ja ala- ja ylä kvartiilit.")

library(tableone)

tmp1<-CreateTableOne(nhgh,vars=c("age","bmi"),strata="Diabetes",test =FALSE,
                     addOverall=TRUE)
tmp1<-print(tmp1,printToggle = FALSE)
tmp1<-gsub(pattern = ".", replacement = ",",x=tmp1,fixed = TRUE)

kbl(tmp1,label="NHANESDiabetesTaulu",
    caption="Ikä diabeteksen suhteen, keskiarvo, mediaani, keskihajonta, ja ala- ja ylä kvartiilit.",
    booktabs = T,digits=2,format.args = list(decimal.mark =","))

# tmp.tab<-summarise(tmp.dx.gr,
#           Keskiarvo=mean(age,na.rm=TRUE),SD=sd(bmi,na.rm=TRUE),
#           Mediaani=median(bmi,na.rm=TRUE),P.25=quantile(bmi,probs = c(0.25)),
#           P.75=quantile(bmi,probs = c(0.75)))
# 
# kbl(tmp.tab,digits=2,
#           caption="Ikä diabeteksen suhteen, keskiarvo, mediaani, keskihajonta, ja ala- ja ylä kvartiilit.",
#     booktabs = T,digits=2,format.args = list(decimal.mark =","))# %>%
  # kable_styling() %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)%>%row_spec(bold =TRUE,row=1)




```
 
 

```{r NHANESK4, echo = TRUE, echo = TRUE,message=FALSE,fig.cap="Painoindelsin (BMI) riippuvuus etnisesta ryhmästä."}
cros.4 <- ggplot(nhgh, aes(factor(re),bmi))+xlab("Etninen ryhmä")+ylab("Painoindeksi (BMI)") 
cros.4+ geom_boxplot(varwidth=TRUE,notch = TRUE)+coord_flip()+
  theme(strip.text = element_text(size = 4),axis.text= element_text(size = 6),
        legend.position = c(0.8,0.8),axis.title = element_text(size=8),
        legend.title = element_text(size=8),legend.text =element_text(size=8))

```


```{r ,echo = TRUE,message=FALSE,results='asis'}
library(Epi);require(ztable);library(kableExtra)
tmp.m.bmi<-lm(bmi~re,data=nhgh)
# print(ztable(tmp.m.bmi,caption="Tulokset lineaarisesta regressiomallista jossa selitettävä muuttujan on BMI. Vertailuryhmänä on 'Mexican American'."),type="latex")
# knitr::kable(summary(tmp.m.bmi)$coefficients,
#              caption="Tulokset lineaarisesta regressiomallista jossa selitettävä muuttujan on BMI. Vertailuryhmänä on 'Mexican American'.",
#              digits=4,booktabs=TRUE)

apu<-ci.lin(tmp.m.bmi)[,c(1,2,5,6)]

kbl(apu,
             caption="Tulokset lineaarisesta regressiomallista jossa selitettävä muuttujan on BMI. Vertailuryhmänä on 'Mexican American'. Sarakkeet 2.5\\% ja 97.5\\% osoittavat 95\\% luottamusvälin.",
    booktabs = T,digits=2,label = "tulosnhanes1",
    format.args = list(decimal.mark =",")) %>%
  kable_styling(latex_options = c("hold_position","scale_down"), full_width=TRUE) %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)

knitr::kable(apu,caption="Tulokset lineaarisesta regressiomallista jossa selitettävä muuttujan on BMI. Vertailuryhmänä on 'Mexican American'. Sarakkeet 2.5\\% ja 97.5\\% osoittavat 95\\% luottamusvälin.",digits=2,
             booktabs = TRUE,label="tulosnhanes1",format="latex")




```
 
 
```{r ,echo = TRUE,message=FALSE, results='asis',message=FALSE,warning=FALSE}
library(stargazer)
tmp.m.bmi.1<-update(tmp.m.bmi,~.+age+sex)
apu1<-ci.lin(tmp.m.bmi.1)[,c(1,2,5,6)]

# kbl(apu1,
#              caption="Tulokset lineaarisesta regressiomallista jossa selitettävä muuttujan on BMI. Vertailuryhmänä on 'Mexican American'. Mukana taustamuuttujat. Sarakkeet 2.5\\% ja 97.5\\% osoittavat 95\\% luottamusvälin.", booktabs = T,digits=2,label = "tuloslosnhanes2",
#     format.args = list(decimal.mark =",")) %>%
#   kable_styling() %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)

# knitr::kable(ci.lin(tmp.m.bmi.1,subset="re")[,1:4],digit=c(4,4,4,4,4,4))
#print(stargazer(tmp.m.bmi,tmp.m.bmi.1,type=ifelse(knitr::is_html_output(),"html","latex")))

# print(ztable(tmp.m.bmi.1,caption="Tulokset lineaarisesta regressiomallista jossa selitettävä muuttujan on BMI. Vertailuryhmänä on 'Mexican American'. Mukana taustamuuttujat"),type="latex")


knitr::kable(apu1,caption="Tulokset lineaarisesta regressiomallista jossa selitettävä muuttujan on BMI. Vertailuryhmänä on 'Mexican American'. Sarakkeet 2.5\\% ja 97.5\\% osoittavat 95\\% luottamusvälin.",digits=2,
             booktabs = TRUE,label="tulosnhanes1",format="latex")


```

 
 
 

```{r Kuva09Lexis, echo = TRUE, fig.cap = 'Kymmenen henkilön seuranta. Yhdelle henkilölle (nro 6) on merkitty aikariippuva altiste sinisellä vaakaviivalla.', message=FALSE,warning=FALSE,out.width="90%"}
# Create Lexis object for cohort data
# Include two time scales: age and follow-up time (fu.time)
require(Epi);require(survival)

load(file="./YhtData/esimcoh.RData")

# png(filename = "./YhtKuvat/esimcoh.png",width=1600,height=1600/sqrt(2),pointsize=36)
plot(esim.coh.Lx,time.scale="age",xlab="Ikä",ylab="\nHenkilö",
     lwd=8,cex.axis=0.8,cex.lab=1.4,ylim=c(1,11))
#axis(1,at=c(30,40,50,60))
#axis(2,at=1:10)
points(esim.coh.Lx,pch=c(NA,16)[esim.coh.Lx$lex.Xst+1],col="tomato4",cex=1.4)
PY.ann(esim.coh.Lx,cex=1.2,digits = 0)
box()
with(esim.coh.Lx,segments(x0=Age+lex.dur,y0=No.,x1=rep(60,10),y1=No.,
     lwd=2,lty=2,col="grey"))
tmp.id.6.expo<-c(40,45)
segments(x0=tmp.id.6.expo[1],y0=6.15,x1=tmp.id.6.expo[2],y1=6.15,lwd=8,col="navy",lty=1)
# dev.off()
# knitr::include_graphics(c("./YhtKuvat/esimcoh.png"))

```

 
```{r kohorttijaaika,fig.cap="Tosiaikainen ja historiallinen seurantatutkimus", echo = TRUE, fig.margin = FALSE,message=FALSE,out.width = '90%',fig.fullwidth=FALSE}
library(DiagrammeR);library(DiagrammeRsvg);library(magrittr);library(rsvg);library(png)

grViz(scan(file="./YhtKuvat/KohorttiKuvio1V2.gv",sep="\n",what="",quiet =TRUE))

```

 
 



```{r LexisKuva3A, fig.cap="Lexis-diagrammi, 1-ulotteinen, ikä ja seuranta-aika", echo = TRUE, fig.margin = FALSE,out.width="90%"}
require(Epi)

# png(filename ="./YhtKuvat/LexisKuva3A.png",width = 1500,height = 1500/sqrt(2),pointsize = 36 )
vanhat.par<-par(mfrow=c(1,2),mar=c(5,2,1,1))
plot(esim.coh.Lx,xlab="Ikä",ylab=" ",ylim=c(0,10.9),time.scale=c("age"),lwd=4)
points(esim.coh.Lx,pch=c(NA,16)[esim.coh.Lx$lex.Xst+1],col="tomato4")
PY.ann(esim.coh.Lx,cex=.7,digits = 0)

plot(esim.coh.Lx,xlab="Vuosi",ylab=" ",ylim=c(0,10.9),time.scale=c("period"),lwd=4)
points(esim.coh.Lx,pch=c(NA,16)[esim.coh.Lx$lex.Xst+1],col="tomato4")
PY.ann(esim.coh.Lx,cex=.7,digits = 0)
par(vanhat.par)
# apu<-dev.off()

# knitr::include_graphics(c("./YhtKuvat/LexisKuva3A.png"))

```


```{r LexisKuva4A, fig.cap="Lexis-diagrammi, 2-ulotteinen, kalenterivuosi, seuranta-aika ja ikä", echo = TRUE, fig.margin =FALSE,out.width="90%"}

# png(filename ="./YhtKuvat/LexisKuva4A.png",width = 1500,height = 1500/sqrt(2),pointsize = 36 )
vanhat.par<-par(mfrow=c(1,2),mar=c(5,4,1,0))
plot(esim.coh.Lx,time.scale=c("period","age"),xlab="Vuosi",ylab="Ikä",lwd=4)
points(esim.coh.Lx,pch=c(NA,16)[esim.coh.Lx$lex.Xst+1],col="tomato4")
PY.ann(esim.coh.Lx,cex=.7,digits = 0)

plot(esim.coh.Lx,time.scale=c("fu.time","age"),xlab="Seuranta-aika",ylab="Ikä",lwd=4)
points(esim.coh.Lx,pch=c(NA,16)[esim.coh.Lx$lex.Xst+1],col="tomato4")
PY.ann(esim.coh.Lx,cex=.7,digits = 0)
par(vanhat.par)
# apu<-dev.off()

# knitr::include_graphics(c("./YhtKuvat/LexisKuva4A.png"))

```


  
```{r kmtenure,message=FALSE, warning=FALSE,error=FALSE,echo = TRUE,fig.cap="Kokonaiskuolleisuus sukupuolen mukaan",fig.fullwidth = FALSE,out.width="80%"}
require(survival);require(ggplot2);require(survminer);require(ggsurvfit)
load(file="TADA11.RData")
# Select 54 — Virginia for practicals
TADA.11.54<-TADA.11[TADA.11$stater=="54",]
survfit.54.sex <- survfit2(Surv(follow/365.25, inddea=="1") ~sex , data=TADA.11.54)

kmtenure<-ggsurvfit(survfit.54.sex,linetype_aes = TRUE)+
  add_censor_mark() +
  scale_color_grey() +
  scale_fill_grey() +
  add_confidence_interval() +
  add_quantile() +labs(x="Aika (d)",y="Elossa olevien\n osuus")+
  add_risktable(size = 3.5 ,
                stats_label=list(n.risk="Pop. koko", n.event="N"),
                risktable_stats = c("n.risk", "n.event"),
                theme = theme(strip.text = element_text(size = 4),axis.text= element_text(size = 6),text=element_text(size=8),
        legend.position = c(0.8,0.8),axis.title = element_text(size=8),
        legend.title = element_text(size=8),legend.text =element_text(size=8)))

kmtenure
# ggsave(kmtenure,filename = "./YhtKuvat/kmtenure.png",dpi=300)
# knitr::include_graphics("./YhtKuvat/kmtenure.png",)


```

 
```{r ,message=FALSE, warning=FALSE,error=FALSE,echo = TRUE}
library(epitools);require(cohorttools)
# Aggregate events and person-years (1000)
tmp.54.tenure<-mkratetable(Surv(follow, inddea=="1") ~sex , add.RR = TRUE,
                           data=TADA.11.54,scale=(365.25*1000))

colnames(tmp.54.tenure)<-c("Ryhmä","Seur.aika","Lukumäärä",
                           "Kuolleisuus","95% alaraja","95% yläraja",
                           "MRR","95% alaraja","95% yläraja")

apu<-cbind(as.character(tmp.54.tenure[,1]),
           format(tmp.54.tenure[,2],decimal.mark =",",digits=2,nsmall = 2),
           tmp.54.tenure[,3],
      paste0(
format(tmp.54.tenure[,4],decimal.mark =",",digits=2,nsmall = 2)," (",
format(tmp.54.tenure[,5],decimal.mark =",",digits=2,nsmall = 2),"-",
format(tmp.54.tenure[,6],decimal.mark =",",digits=2,nsmall = 2),")"),
paste0(
format(tmp.54.tenure[,7],decimal.mark =",",digits=2,nsmall = 2)," (",
format(tmp.54.tenure[,8],decimal.mark =",",digits=2,nsmall = 2),"-",
format(tmp.54.tenure[,9],decimal.mark =",",digits=2,nsmall = 2),")")
)

colnames(apu)<-c("Ryhmä","Seur.aika","Lukumäärä","Kuolleisuus","MRR")

kbl(apu, caption = "Kokonaiskuolleisuus. Kuolleiden lukumäärä (N), kertynyt seuranta-aika (1/1000), kuolleisuus ja suhteellinen kuoleman riski (MRR)", 
    label="tenure54",
    booktabs = T,digits=2,format.args = list(decimal.mark =",")) %>% 
  kable_styling()# %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)%>%row_spec(bold =TRUE,row=1)

# knitr::kable(apu,caption="Kokonaiskuolleisuus. Kuolleiden lukumäärä (N), kertynyt seuranta-aika (1/1000), kuolleisuus ja suhteellinen kuoleman riski (MRR)",format = "latex")

# knitr::kable(tmp.54.tenure,caption="Kokonaiskuolleisuus. Kuolleiden lukumäärä (N), kertynyt seuranta-aika (1/1000), kuolleisuus",
#              digits=c(0,2,2,2,2,2,2,2,2))

# knitr::kable(tmp.tab1,caption="Kokonaiskuolleisuus. Kuolleiden lukumäärä (N), kertynyt seuranta-aika (1/1000), kuolleisuus, ja vertailut.",
#              digits=c(0,2,2,2,2))
#options(ztable.type="viewer")
# Korjaa
# print(ztable(tmp.tab1,digits=c(0,0,2,2,2,2),
#              caption="Kokonaiskuolleisuus. Kuolleiden lukumäärä (N), kertynyt seuranta-aika (1/1000), kuolleisuus, ja vertailut.",
#              align="lrrrrrrrr"))
```

 
```
Lepra-tutkimuksen muuttujat:
  
* age:	ikä (5-9, 10-14, 15-19, 20-24, 25-29, 30-44, over 45)
* sex:	 sukupuoli (male, female)
* bcg:	Bacillus Calmette–Guerin (BCG) rokotteen arpi, (no, yes)
* school:	koulutuksen pituus (1-5yrs, 6-8yrs, sec, tert)
* house:	asuinrakennuksen materiaali (brick, sunbrick, wattle, temp)
```

 
```{r lepra1, echo = TRUE,results='markup',warning=FALSE,error=FALSE}
library(xtable);library(epitab);library(epiR)
data(lep)
lep$Lepra<-factor(lep$d,levels=c(1,0),label=c("Case","Control"))
lep$bcg.1<-Relevel(lep$bcg,ref="yes")
# lep.tab<-with(lep,twoby2(exposure=bcg.1,outcome=Lepra,print =TRUE))
lep.tab<-with(lep,table(bcg.1,outcome=Lepra))

 epi.2by2(dat =  lep.tab, method = "case.control", 
    conf.level = 0.95, units = 100,  
    outcome = "as.columns")

#with(lep,twoby2(exposure=bcg.1,outcome=Lepra))
# print(ztable(apu$table[,1:2],caption="Sairauslähtöinen tutkimus. Lepra ja BCG-arpi"),digits=0,
#       type=ifelse(knitr::is_html_output(),"html","latex"))
# print(xtable(apu$table[,1:2],caption="Sairauslähtöinen tutkimus. Lepra ja BCG-arpi"),digits=0,
#       type=ifelse(knitr::is_html_output(),"html","latex"))
# apu.tab<-with(lep,epitab(x=table(bcg.1,Lepra),method="oddsratio"))$tab[,-8]

# print(ztable(apu.tab,caption="Sairauslähtöinen tutkimus. Lepra ja BCG-arpi"),digits=c(0,0,4,0,4,4,4,4),
#       type=ifelse(knitr::is_html_output(),"html","latex"))
# knitr::kable(apu.tab,caption="Sairauslähtöinen tutkimus. Lepra ja BCG-arpi"),digits=c(0,0,4,0,4,4,4,4))

```
 

 

# Kokeellinen tutkimus 

```{r setupInterventio, echo = TRUE,message=FALSE,warning=FALSE,error=FALSE}
teksti.on.HTML <-!knitr:::is_html_output()
require(ztable)
require(DiagrammeR)

options(ztable.type="html")

# apu<-read.table(pipe("pbpaste"), sep="\t", header=TRUE)
# head(apu)
# table(apu$X7)
source("Funktioita.R",echo = TRUE)
```

 
```{r IntervTavoiteLaatikko, echo=TRUE, results='asis',fig.cap="Kliinisen lääkekokeen tavoitteita.",fig.margin=TRUE,out.width="99%"}

grViz(Piirra.LaatikkoV2(Otsikko="Kliinisen kokeen<br/> tavoitteet",Kohdat = c(" Tutkitaan uuden lääkkeen paremmuutta vanhaan verrattuna (superiority)",
                                                   " Tutkitaan ovatko lääkkeet yhtä hyviä (equivalence)",
                                                   " Tutkitaan onko lääke toista huonompi (non-inferiority)",
                                                   " Annosvasteen määrittäminen (dose-response)"),
                      Otsikko.size = 16,L.leveys = 30, table.attr='CELLBORDER="0" style="rounded" '))

 
```

 
 
 
 
# Epidemiologisen tutkimuksen suunnittelu

 
```{r MahaSyopaTK, echo = TRUE, fig.cap = 'Mahasyöpään (ICD10 C16) kuolleet Suomessa.',fig.margin = FALSE,message=FALSE,warning=FALSE,error=FALSE}

# library(pxR)
# apu.ms.dt<-as.data.frame(read.px(filename = "https://pxdata.stat.fi:443/PxWeb/sq/c1632b5c-5d05-4dd5-8523-cc2187afbbc3"))
# https://pxdata.stat.fi:443/PxWeb/sq/7350f4b1-f329-4974-94cd-fd2c60e39401
# save(apu.ms.dt,file="./YhtData/apumsdt.RData")
load(file="./YhtData/apumsdt.RData")

ggplot(apu.ms.dt,aes(x=as.numeric(as.character(Vuosi)),y=value,col=Sukupuoli,linetype=Sukupuoli ))+
  geom_line(size=0.7)+labs(x="Vuosi",y="Kuolleiden lukumäärä")+
  theme(legend.position = c(0.15,0.3),axis.title = element_text(size=8),
        legend.title = element_text(size=8),legend.text =element_text(size=8))

# knitr::include_graphics(c("./YhtKuvat/MahaSyopaTK.png"),dpi=300)

```


```{r RavintolaKonkurssit, echo = TRUE, fig.cap = 'Ravintoloiden konkurssit kuukausittain yritysten henkilötyövuosien (htv) mukaan.',fig.fullwidth = FALSE,fig.margin = FALSE,message=FALSE,warning=FALSE,error=FALSE}

# apu.ravint.dt<-as.data.frame(read.px(filename = "https://pxdata.stat.fi:443/PxWeb/sq/4faa6cf8-f5c2-45dc-a81e-57f950f75873"))
# https://pxdata.stat.fi:443/PxWeb/sq/7350f4b1-f329-4974-94cd-fd2c60e39401
# apu.ravint.dt$Vuosi.num<-with(apu.ravint.dt,as.numeric(substr(Kuukausi,1,4))+as.numeric(substr(Kuukausi,6,7))/12-(1/24))
# save(apu.ravint.dt,file="./YhtData/apuravintdt.RData")

load(file="./YhtData/apuravintdt.RData")

ggplot(apu.ravint.dt,aes(x=Vuosi.num,y=value ))+
  geom_line(size=0.5)+labs(x="Vuosi",y="Määrä kuukaudessa (htv).")


# https://pxdata.stat.fi:443/PxWeb/sq/bdd08272-cbcf-4d06-a09e-1544d7292b6e
# knitr::include_graphics(c("./YhtKuvat/RavintolaKonkurssit.png"))

```


#  Epidemiologinen päättely 

 

```{r KuvaDollLuku2IsoKuvaTupakkaDAG, echo = TRUE, fig.margin=TRUE, fig.cap = 'Fisherin näkemys tupakoinnin ja keuhkosyövän suhteesta', out.width="99%",message=FALSE}
library(DiagrammeR);library(DiagrammeRsvg);library(magrittr);library(rsvg);library(png)

DiagrammeR::grViz(scan("YhtKuvat/TupakkaFisherDAG.gv",what="",sep="\n"))
 
```
 
```{r SyopaDAGKaksi, echo = TRUE, fig.cap = 'Diabetes ja syöpä,  DAG', fig.margin = TRUE,out.width="99%"}
 
grViz(scan("KuvatLuku2/SyopaDAGKaksi.gv",what="",sep="\n"))
 
```
   
 
 
 
 


# Harhat ja niiden lähteet 

 

```{r Luku4HarhaKuva, echo = TRUE, fig.cap = 'Harha ja tarkkuus. Pieni tarkkuus, harhaton (vas. ylä), tarkka ja harhaton (oik. ylä), suuri tarkkuus, harhainen (vas. ala), pieni tarkkuus, harhainen (oik. ala)',message=FALSE,warning=FALSE,fig.margin = TRUE,out.width="60%"}

#```{r Luku4HarhaKuva, echo = TRUE,results='asis',fig.cap = 'Harha ja tarkkuus. Pieni tarkkuus, #harhaton (vas. ylä), tarkka ja harhaton (oik. ylä), suuri tarkkuus, harhainen (vas. ala), #pieni tarkkuus, harhainen (oik. ala)'}

# png("./YhtKuvat/harhataulukuvio.png",width = 1000, height = 1000,pointsize = 24)
set.seed(seed=30121999)
apu.harha.1<-list(x=rnorm(20,sd=1.2),y=rnorm(20,sd=1.2))
apu.harha.2<-list(x=rnorm(20,sd=.25),y=rnorm(20,sd=.15))

apu.harha.3<-list(x=rnorm(20,mean=1.5,sd=.25),y=rnorm(20,mean=-.7,sd=.25))
apu.harha.4<-list(x=rnorm(20,mean=1.5,sd=1),y=rnorm(20,mean=-.7,sd=1))

par.old<-par(mar=rep(0,4),mfrow=c(2,2))

with(apu.harha.1,plot(x,y,pch=16,xlim=0.80*c(-6,6),ylim=0.80*c(-6,6),xlab="",ylab="",axes=FALSE))
symbols(x=rep(0,5),y=rep(0,5),circles=1:5,add=TRUE,inches =FALSE,lwd=2)

with(apu.harha.2,plot(x,y,pch=16,xlim=0.80*c(-6,6),ylim=0.80*c(-6,6),xlab="",ylab="",axes=FALSE))
symbols(x=rep(0,5),y=rep(0,5),circles=1:5,add=TRUE,inches =FALSE,lwd=2)

with(apu.harha.3,plot(x,y,pch=16,xlim=0.80*c(-6,6),ylim=0.80*c(-6,6),xlab="",ylab="",axes=FALSE))
symbols(x=rep(0,5),y=rep(0,5),circles=1:5,add=TRUE,inches =FALSE,lwd=2)

with(apu.harha.4,plot(x,y,pch=16,xlim=0.80*c(-6,6),ylim=0.80*c(-6,6),xlab="",ylab="",axes=FALSE))
symbols(x=rep(0,5),y=rep(0,5),circles=1:5,add=TRUE,inches =FALSE,lwd=2)

par((par.old))
# dev.off()
# knitr::include_graphics(path = "./YhtKuvat/harhataulukuvio.png")
```



```{r BergsonHarhaV2, echo = TRUE,fig.cap = 'Berksonin harha',fig.margin = TRUE,fig.width=3.5, fig.height=3.5, message=FALSE,warning=FALSE, fig.fullwidth = TRUE, cache=TRUE}
library(DiagrammeR)
library(DiagrammeRsvg)
library(magrittr)
#library(svglite)
library(rsvg)
library(png)

grViz("digraph G
{node [shape=box, color=white, height=0.1, width=0.1];
rankdir=TB;
C [color=black, height=0.1, width=0.1];
R->E;E->C;D->C;}")

```



 
 









# Epidemiologisen päättelyn apuneuvoja 


```{r , echo = TRUE,warning=FALSE,message=FALSE}
library(cohorttools)
load("./YhtData/TADA.11.54.RData")
TADA.11.54$Omistus<-Relevel(TADA.11.54$tenure,list(Owned=1,2:4))
TADA.11.54$Omistus<-Relevel(TADA.11.54$Omistus,ref=2)
levels(TADA.11.54$Omistus)<-c("Muu","Omistus")
```


```{r esimtenure, echo = TRUE}
tmp.rt<-mkratetable(Surv(follow,as.numeric(inddea))~Omistus,
            data=TADA.11.54,scale=1000*365.25,add.RR = FALSE)
TADA.54.m0<-glm(as.numeric(inddea)~Omistus+offset(log(follow/365.25)),family=poisson,data=TADA.11.54)
TADA.54.m1<-update(TADA.54.m0,~.+age)

# knitr::kable(tmp.rt,digits=3,caption="Kuolleisuus (1/100 henkilövuotta) asunnon omistuksen mukaan jaoteltuna")
# round(ci.exp(TADA.54.m0,subset="Omistus"),3)
# round(ci.exp(TADA.54.m1,subset="Omistus"),3)
colnames(tmp.rt)<-c("","Henk.vuodet","N","MR","2,5%","97,5%")
kbl(tmp.rt,digits = 3,format.args=list(decimal.mark = ","),
    caption = "Kuolleiden lukumäärä (N), kuolleisuus (MR) ja sen 95\\% luottamusväli (1/100 henkilövuotta) asunnon omistuksen mukaan jaoteltuna") %>%kable_classic() 

```
 
```{r esimtenuremalli, echo = TRUE}
tmp.tenuremalli<-ci.exp(TADA.54.m1,subset=-1)
colnames(tmp.tenuremalli)<-c("MRR","2,5%","97,5%")
kbl(tmp.tenuremalli,digits = 2,format.args=list(decimal.mark = ","),
    caption = "Suhteellinen kuolleisuus (MRR) ja sen 95\\% luottamusväli Poisson regressio mallin mukaan. Omistajia verrattu muihin hallintamuotoihin, ikä yhtä
    vuotta kohti.") %>%kable_classic() 

``` 

```{r esimtenuredag, echo = TRUE,fig.cap="Asumismuoto ja kuolleisuus",out.width="50%",fig.margin = TRUE}
grViz( scan(file="./YhtKuvat/DAGBDSimple.gv",sep="\n",what=""))
 
```
 

```{r IVmuuttuja, echo = TRUE, fig.cap = 'Nuoli "a" osoittaa altisteen suoran yhteyden vasteeseen, joka on riippumaton jäännösvaikutusten (U ja V) korrelaatiosta (r). Vaikutus havaitaan instrumentti muuttujan avulla, koska sen oletetaan vaikuttavan vasteeseen vain altisteen kautta (b).', fig.margin = TRUE}


IV.kuvio<-'digraph graphname {
           rankdir=TB
           style=filled;
           color=white;
           Inst [label="Instrumentti\nmuuttuja" fontsize=24, shape=box, fontname=Calibri]      // node T
           Trea [label="Altiste" fontsize=24, shape=box, fontname=Calibri]  // node P
           D  [label="Tutkittava\nvaste"  fontsize=24, shape=box, fontname=Calibri]  // node P
           U [fontsize=12, fontname=Calibri]  // node P
           V [fontsize=12, fontname=Calibri]

           Inst->Trea [label="b"];
           Trea->D [label="a"];
           U->Trea;
           V->D;
           U->V [label="\t r" arrowhead="none"];
{ rank=same; U; V }
{ rank=same; Trea; D }
           }'
grViz(IV.kuvio)

```


Mendel-satunnaistus (*Mendelian randomization*) on muunnelma IM tekniikasta.
Siinä IM käytetään henkilön genotyyppiä instrumenttimuuttujana [@davies_reading_2018].

```{r MendKuvio, echo = TRUE, fig.cap = 'Mendel-satunnaistus.', fig.margin = TRUE}
 
Mend.kuvio<-'digraph graphname {
           rankdir=TB
           style=filled;
           color=white;
           Inst [label="ALDH2\ngeeni" fontsize=24, shape=box, fontname=Calibri]      // node T
           Trea [label="Alkoholin\nkulutus" fontsize=24, shape=box, fontname=Calibri]  // node P
           D  [label="Verenpaine"  fontsize=24, shape=box, fontname=Calibri]  // node P

           Inst->Trea [label="\t b"];
           Trea->D [label="a"];
{ rank=same; Trea; D }
           }'
DiagrammeR::grViz(Mend.kuvio)
 
```


 
  
 
```{r  RDDUSATraffic,echo = TRUE, fig.cap = "Kuolleisuus tieliikenneonnettomuuksissa Yhdysvalloissa 1997–2005. Havainnot (pisteet) ja mallin ennuste ja 95 prosentin luottamusväli.", fig.margin = FALSE,fig.fullwidth=FALSE,out.width = '100%',message=FALSE,warning=FALSE}
library(foreign)
library(rdd)
AEJfigs=read.dta("./YhtData/AEJfigs.dta")
# All = all deaths
AEJfigs$age = AEJfigs$agecell - 21
AEJfigs$over21 = ifelse(AEJfigs$agecell >= 21,1,0)
reg.1=RDestimate(all~agecell,data=AEJfigs,cutpoint = 21)
plot(reg.1)
title(main="All Causes of Death", xlab="AGE",ylab="Mortality rate from all causes (per 100,000)")
summary(reg.1)

# png(file="./YhtKuvat/RDDUSATraffic.png",width=2400,height=2400/sqrt(2),res=300)
reg.2=RDestimate(mva~agecell,data=AEJfigs,cutpoint =21)
plot(reg.2)
title(main="", xlab="Ikä",ylab="Kuolleisuus (1/100 000)")
# dev.off()
# knitr::include_graphics(c("YhtKuvat/RDDUSATraffic.png"),dpi=300)
```
 
 
```{r  ,echo = TRUE, message=FALSE,warning=FALSE, results='hide'}
# Kuvioiden teko
# cohorttools::gv2image( scan(file="./YhtKuvat/Mediation.gv",sep="\n",what=""),file="./YhtKuvat/Mediation",type = "png",width=500)
# cohorttools::gv2image( scan(file="./YhtKuvat/MediationFlow.gv",sep="\n",what=""),file="./YhtKuvat/MediationFlow",type = "png",width=1200)

# Download data online. This is a simulated dataset for this post.
# myData <-read.csv(file=url('http://static.lib.virginia.edu/statlab/materials/data/mediationData.csv'))
# save(myData,file="./YhtData/myData.RData")
load(file="./YhtData/myData.RData")
```

 
 
 
```{r, echo = TRUE,message=FALSE, warning=FALSE}

model.M <- lm(M ~ X, myData) 
model.Y <- lm(Y ~ X + M, myData) 
results <- mediation::mediate(model.M, model.Y, treat='X', mediator='M', boot=TRUE, sims=100) 
summary(results)
```
 
  
  

#Meta-analyysi


```{r , message=FALSE,warning=FALSE,error=FALSE,echo = TRUE}
require(metafor);options(width=60)
dat <- escalc(measure = "RR", ai = tpos, bi = tneg, ci = cpos,
              di = cneg, data = dat.bcg, append = TRUE)
res <- rma(ai = tpos, bi = tneg, ci = cpos, di = cneg, data = dat,
           measure = "RR")
res
```
 

```{r metafig1,fig.cap="Meta-analyysin tulokset. Piste-esimaaattia merkitsevän mustan neliön koko on suhteessa tutkimuksen kokoon. Alimpana kaikkien osatutkimusten yhteinen tulos (vinoneliö).",echo = TRUE,fig.fullwidth=FALSE}
# png(file="./YhtKuvat/metafig1.png",width = 1200, height = 1200,pointsize = 30)
forest(res, slab = paste(dat$author, dat$year, sep = ", "),
       xlim = c(-16, 6), at = log(c(0.05, 0.25, 1, 4)), atransf = exp,
       ilab = cbind(dat$tpos, dat$tneg, dat$cpos, dat$cneg),
       ilab.xpos = c(-9.5, -8, -6, -4.5), cex = 0.9)
op <- par(cex = 0.75, font = 2)
text(c(-9.5, -8, -6, -4.5), 15, c("TB+", "TB-", "TB+", "TB-"))
text(c(-8.75, -5.25), 16, c("Vaccinated", "Control"))
text(-16, 15, "Author(s) and Year", pos = 4)
text(6, 15, "Relative Risk [95% CI]", pos = 2)
par(op)
# apu<-dev.off()
# knitr::include_graphics(path="./YhtKuvat/metafig1.png",dpi=300)

``` 

  
```{r metafunnel,fig.cap="Meta-analyysin tulokset. Suppilokuvio.",echo = TRUE,fig.fullwidth=FALSE,out.width="95%"}
# png(filename = "./YhtKuvat/MetaSuppilo.png",width = 2000,height = 2000/sqrt(2),pointsize =48 )
funnel(res,xlab="Log Riski suhde",ylab="Keskivirhe")
# dev.off()
# knitr::include_graphics(path = "./YhtKuvat/MetaSuppilo.png")
```

 

#  Suunnatut syklittömät verkot  epidemiologiassa 

 

```{r DAGMonta, echo = TRUE,fig.margin = FALSE,fig.cap='Kausaalidiagrammeja eli suunnattuja syklittömiä verkkoja (directed acyclical graph eli DAG) masennuksen ja aivohalvauksen yhteydestä.',fig.fullwidth =FALSE,error=FALSE,message=FALSE,warning=FALSE}
library(DiagrammeR)
library(DiagrammeRsvg)
library(magrittr)
library(svglite)
library(rsvg)
library(png)
library(cowplot)
library(ggplot2)
# 
p1 <- ggdraw() + draw_image("./YhtKuvat/DAGCausation.png", scale = 0.9)
p2 <- ggdraw() + draw_image("./YhtKuvat/DAGReCausation.png", scale = 0.9)
p3 <- ggdraw() + draw_image("./YhtKuvat/DAGConfounding.png", scale = 0.9)
p4 <- ggdraw() + draw_image("./YhtKuvat/DAGMittaaminen.png", scale = 0.9)

print(plot_grid(p1, p2, p3, p4,labels=c("A","B","C","D")))
# ggsave(plot = plot_grid(p1, p2, p3, p4,labels=c("A","B","C","D")),file="./YhtKuvat/DAGCausationKaikki.png")

# knitr::include_graphics("./YhtKuvat/DAGCausationKaikki.png",dpi=600)

```


```{r DAGEsim2, echo = TRUE,fig.cap = 'DAG esimerkki',fig.margin = TRUE}

# gv2image( scan(file="./YhtKuvat/DagEsim2.gv",sep="\n",what=""),file="./YhtKuvat/DagEsim2",type = "png",width=1000)
# knitr::include_graphics(c("./YhtKuvat/DagEsim2.png"),dpi=600)
```

## DAG ja sekoittavat tekijät

Voimme esittää DAG:in avulla havainnollisesti erilaisia olettamuksia
assosiaatioista ja kausaalisuhteista. Ne ovat myös hyödyllisiä pyrittäessä määrittämään
mitä sekoittavia tekijöitä (*confounders*) on otettava huomioon tilastollisissa malleissa.

```{r ,results='hide',echo = TRUE}
# 
# gv2image( scan(file="./YhtKuvat/DAGCausation.gv",sep="\n",what=""),file="./YhtKuvat/DAGCDAGCausation",type = "png",width=1000)
# 
# gv2image( scan(file="./YhtKuvat/DAGReCausation.gv",sep="\n",what=""),file="./YhtKuvat/DAGCDAGReCausation",type = "png",width=1000)
# 
# gv2image( scan(file="./YhtKuvat/DAGConfounding.gv",sep="\n",what=""),file="./YhtKuvat/DAGConfounding",type = "png",width=1000)
# 
# gv2image( scan(file="./YhtKuvat/DAGMittaaminen.gv",sep="\n",what=""),file="./YhtKuvat/DAGMittaaminen",type = "png",width=1000)
# 
grViz( scan(file="./YhtKuvat/DAGSets.gv",sep="\n",what=""))


```



 

```{r DAGSets, echo = TRUE,fig.margin = FALSE,fig.cap="DAG ja sekoittavat tekijät.", fig.fullwidth = FALSE, message=FALSE,warning=FALSE, cache=TRUE}
grViz( scan(file="./YhtKuvat/DAGBD.gv",sep="\n",what=""))

```


 

```{r DAGEsimReal, fig.margin = FALSE,fig.fullwidth =FALSE,message=FALSE, warning=FALSE, error=TRUE,fig.cap="Glaukooman ilmaantuvuuteen vaikuttavia tekijöitä.",echo = TRUE}
library(dagitty)
g1 <- dagitty( "dag {
    Ika -> Glaukooma
    Ika -> DM
    DM -> Glaukooma
    Statiinit -> Glaukooma
    Statiinit -> DM
    DM -> SSRI
    SSRI -> Glaukooma
    Beeta.salpaaja -> Glaukooma
    Kalsium.estaja -> Glaukooma
}")
# png(file="./YhtKuvat/DAGg1.png",width=1500,pointsize = 36)
# plot(graphLayout(g1))
# dev.off()
# knitr::include_graphics("./YhtKuvat/DAGg1.png",dpi=300)
# 
g1.1<-as.character(g1)
g1.1<-gsub(x=g1.1,pattern = "dag",replacement = "digraph G ")
g1.1<-gsub(x=g1.1,pattern = "{",replacement = '{ node [shape=box]; ',fixed = TRUE)
g1.1<-gsub(x=g1.1,pattern = ".",replacement = "_",fixed = TRUE)
DiagrammeR::grViz(g1.1)
# cohorttools::gv2image(g1.1,file="./YhtKuvat/DAGg1V1",type = "png",width=1000)

# knitr::include_graphics("./YhtKuvat/DAGg1V1.png",dpi=300)

```
 
```{r,echo = TRUE,results='asis'}
print(adjustmentSets(x=g1, exposure="DM", outcome="Glaukooma", effect="direct"))
```

  
```{r knoxdag, fig.margin = FALSE,fig.fullwidth =FALSE,message=FALSE, warning=FALSE, fig.cap="Knox et al. DAG poliisiväkivallasta.",echo = TRUE,out.width="100%"}
library(ggdag)

# bigger_dag <- dagify(y ~ x + a + b,
#   x ~ a + b,
#   exposure = "x",
#   outcome = "y",
#   labels = c("y"="Vaste")
# )
# 
# ggdag_adjustment_set(bigger_dag)

# theme_bare <- theme(
#   axis.line = element_blank(), 
#   axis.text.x = element_blank(), 
#   axis.text.y = element_blank(),
#   axis.ticks = element_blank(), 
#   axis.title.x = element_blank(), 
#   axis.title.y = element_blank(), 
#   #axis.ticks.length = unit(0, "lines"), # Error 
#   axis.ticks.margin = unit(c(0,0,0,0), "lines"), 
#   legend.position = "none", 
#   panel.background = element_rect(fill = "gray"), 
#   panel.border = element_blank(), 
#   panel.grid.major = element_blank(), 
#   panel.grid.minor = element_blank(), 
#   panel.margin = unit(c(0,0,0,0), "lines"), 
#   plot.background = element_rect(fill = "blue"),
#   plot.margin = unit(c(0,0,0,0), "lines")
# )

force_dag <- dagify(force ~ suspicious+stop+minority,
  stop ~ minority+suspicious,
  labels = c(
    "minority" = "Kuuluu\nvähemmistöön",
    "force" = "Voimankäyttö",
    "stop" = "Pysäytys",
    "suspicious" = "Epäilys"
  ),
  # latent = "unhealthy",
  exposure = "minority",
  outcome = "force"
)

ggplot(force_dag,aes(x = x, y = y, xend = xend, yend = yend)) +
  geom_dag_point() +
  geom_dag_edges() +
  # geom_dag_text() +
  geom_dag_label_repel(aes(label = label),col = "black", show.legend = FALSE)+
  theme_dag()

# ggdag(force_dag, text = FALSE, use_labels = "label")+labs(x="",y="")+
#   theme(axis.line = element_blank(),
#         axis.text.x = element_blank(),
#         axis.text.y = element_blank())
# ggdag_adjustment_set(force_dag,text = FALSE,use_labels = "label",
#                      shadow = TRUE)#+theme(text ,text = element_text(colour="black"))


```

 
# Epävarmuuden mittaaminen  
 

```{r Kuva3Luku4, echo = TRUE, fig.cap = 'Normaalijakauma ja sen 2,5\\% ja 97,5\\% pisteet.',message=FALSE, warning=FALSE,fig.margin = TRUE,fig.width=3.5, fig.height=3.5, cache=TRUE}
require(knitr)
# Transparent colors
addTrans <- function(color,trans)
{
  # This function adds transparancy to a color.
  # Define transparancy with an integer between 0 and 255
  # 0 being fully transparant and 255 being fully visable
  # Works with either color and trans a vector of equal length,
  # or one of the two of length 1.
  
  if (length(color)!=length(trans)&!any(c(length(color),length(trans))==1)) stop("Vector lengths not correct")
  if (length(color)==1 & length(trans)>1) color <- rep(color,length(trans))
  if (length(trans)==1 & length(color)>1) trans <- rep(trans,length(color))
  
  num2hex <- function(x)
  {
    hex <- unlist(strsplit("0123456789ABCDEF",split=""))
    return(paste(hex[(x-x%%16)/16+1],hex[x%%16+1],sep=""))
  }
  rgb <- rbind(col2rgb(color),trans)
  res <- paste("#",apply(apply(rgb,2,num2hex),2,paste,collapse=""),sep="")
  return(res)
}

# Normal
tmp.x<-seq(from=-3,to=3,length=50)
#png(file="C:/HY-Data/JKHAUKKA/OneDriveForBusiness/OneDrive for Business/Opetus/EpiKirja/MS/KuvatLuku4/normCI.png",
#    pointsize = 18)
par(mar=c(4,4,2,1))
par(mai=c(1.02,0.82 ,0.82, 0.42))
curve(dnorm,from=-3,to=3,lwd=2,col="navy",ylab="Tiheysfunktion arvo",xlab="",ylim=c(0,.40))
polygon(x=c(tmp.x),y=c(dnorm(tmp.x)),col=addTrans("blue",20))
abline(v=c(0,qnorm(c(0.025,0.975))),lty=2)
text(x=qnorm(c(0.025,0.975)),y=c(0.15,0.15),round(qnorm(c(0.025,0.975)),4),srt=90,cex=1.4)
#dev.off()
abline(v=qnorm(c(0.025,0.975)),lty=2)

require(Epi)

# M??ritet??n kohdepopulaatio
# FEV1 <- read.table("http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/FEV.csv",
#                   header=TRUE, sep=",", na.strings="NA", dec=".", strip.white=TRUE)
# apu.pituudet<-round(2.54*FEV1$height[1:10],1)
# dump(objects(1,patt="apu.pituudet"),file="")

# T?m? laskee keskiarvon keskivirheen
fun.se <- function(x) sqrt(var(x)/length(x))

# Kohdejoukko
esim.pituus<-c(144.8, 171.4, 138.4, 134.6, 144.8, 154.9, 147.3, 142.2, 148.6, 152.4)

set.seed(seed=31121999)
apu.1<-t(sapply(1:10,function(x)
  {lv.1<-sample(10,5)
  c(mean(esim.pituus[lv.1]),fun.se(esim.pituus[lv.1]))
}))

apu.1<-cbind(apu.1,apu.1[,1]+qnorm(0.025)*apu.1[,2],apu.1[,1]+qnorm(1-0.025)*apu.1[,2])
colnames(apu.1)<-c("ka","SE","ala","yla")
```


```{r esimotostaulu, echo = TRUE}
apu1.1.ulos<-cbind(format(apu.1[,1],decimal.mark =",",nsmall = 1,digits=2),
      format(apu.1[,1],decimal.mark =",",nsmall = 1,digits=2),
      paste0("(",format(apu.1[,3],decimal.mark =",",nsmall = 1,digits=2),"-",
             format(apu.1[,4],decimal.mark =",",nsmall = 1,digits=2),")")
)
colnames(apu1.1.ulos)<-c("ka","SE","95% LV")            
# knitr::kable(apu.1,digits=1,caption="Kymmenen (N=5) otoksen keskiarvo (ka),keskivirhe (SE) ja 95\\% luottamusväli. Perusjoukon keskiarvo on 147,9.",format.args=list(decimal.mark =","))

knitr::kable(apu1.1.ulos,caption="Kymmenen (N=5) otoksen keskiarvo (ka),keskivirhe (SE) ja 95\\% luottamusväli. Perusjoukon keskiarvo on 147,9.")
```

 
```{r, echo = TRUE,results='markup',message=FALSE,warning=FALSE,screenshot.force = TRUE}
#Taulukko 2 Kahden hapen annostelutavan vertailu tehohoidossa, kliininen koe jossa päätemuuttujana oli #kuolleisuus(2).  
require(epiR)
require(epitools)
require(Epi)
# Girardis M, Busani S, Damiani E, et al. Effect of Conservative vs Conventional
# Oxygen Therapy on Mortality Among Pa-tients in an Intensive Care Unit: The
# Oxygen-ICU Random-ized Clinical Trial. JAMA Published Online First: 5 October
# 2016. doi:10.1001/jama.2016.11993

tmp.icu<-matrix(c(a = 25, b = 216-25, c = 44, d = 218-44),
                dimnames=list(c("Konservatiivinen","Tavanomainen"),
                              c("Kuollut","Elossa")),
                ncol=2,byrow=TRUE)
twoby2(tmp.icu)
#knitr::kable(tmp.icu, caption="Kahden hapen annostelutavan vertailu tehohoidossa, kliininen koe jossa päätemuuttujana oli \\label{tab:icu}")
```

 

# Hypoteesi, testaaminen ja P-arvo



```{r FEVtiheys, results='asis',echo = TRUE,fig.margin = FALSE,fig.cap="Tyttöjen ja poikien (ikä 7-8) spirometria mittausten jakauma.",warning=FALSE,message=FALSE}
require(ggplot2)
#FEV1 <- read.table("http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/FEV.csv", 
#    header = TRUE, sep = ",", na.strings = "NA", dec = ".", strip.white = TRUE)
FEV1 <- read.table(file="./YhtData/FEV.csv", 
    header = TRUE, sep = ",", na.strings = "NA", dec = ".", strip.white = TRUE)
# p  <- ggplot(FEV1, aes(fev, colour=sex, fill=sex))+ geom_density(alpha=0.55,show.legend = FALSE)+scale_fill_manual("SP",values=c("orange","red"))
p  <- ggplot(subset(FEV1,age%in%c(7,8)), aes((fev), colour=sex, fill=sex))
#+ guides(fill=guide_legend(name="SP"))
#+ 
p+labs(x="FEV",y="Tiheysfunktio") + geom_density(alpha=0.35)+
  theme(legend.position = c(0.15,0.7),axis.title = element_text(size=8),
        legend.title = element_text(size=8),legend.text =element_text(size=8))
# with(subset(FEV1,age%in%c(7,8)),shapiro.test(fev))
```

 
```{r}
t.test(fev ~ sex,data=subset(FEV1,age%in%c(7,8)))
```
 



## Bayes-päättelystä ja P-arvoista

### P-arvo ja nollahypoteesin todennäköisyys

P-arvoa ei voida suoraan tulkita todennäköisyydeksi, mutta sen avulla 
voidaan tietyin oletuksin laskea nollahypoteesiin 
todennäköisyys [@sellke_calibration_2001;@goodman_p-values_2001;@haukka_enemman_2015].

Ensin määritetään minimi Bayes-faktori (*minimum Bayes factor*, *BF*) P-arvolle ($p$), kaavalla \eqref{kaavaBF}.

\begin{equation}
BF(p) = 
  \begin{cases} 
   -e\cdot p\cdot log(p) & \text{, jos p<1/e eli p<0,3678794 }  \\
   1       & \text{, muulloin } 
  \end{cases}
\label{kaavaBF}
\end{equation}


BF:n avulla voidaan määrittää P-arvoa vastaava minimi posteriori todennäköisyys kaavalla \eqref{kaavaminpost}, 
kun $q$ on annettu priori vetosuhde.


\begin{equation}
\text{minimi posteriori}=\left( 1+ \left(BF\cdot q\right)^{-1} \right)^{-1}
\label{kaavaminpost}
\end{equation}

Jos siis $H_0$ ja $H_1$ pidetään
ennen tutkimuksen toteuttamista ja aineiston keräämistä yhtä todennäköisinä on 
priori vetosuhde 1 ($\frac{0,5}{0,5}$),
jos taas oletetaan $H_0$:n  olevan 10 kertaa todennäköisempi kuin $H_1$:n asetetaan priori vetosuhteeksi 10.
Näin tutkija voi asettaa tarkan arvon omalle arviolleen.


```{r, results='asis',echo=FALSE,warning=FALSE,message=FALSE}
require(kableExtra)
# Minimum posterior prob.
# Sellke T, Bayarri MJ, Berger JO. Calibration of P Values for Testing Precise Null Hypotheses. The American Statistician 2001;55:62.
tmp.BF<-function(p){
  if(p<(1/exp(1))){lv.bf<- -exp(1)*p*log(p)}
  else {lv.bf<-1}
  lv.bf
}

# tmp.BF(0.05)
# tmp.MPP(0.5,tmp.BF(0.05))
# tmp.MPP<-function(q,BF){
#   # print(q/(1-q))
#   1/(1+ 1/(BF*(q/(1-q))))
# }
# 
# tmp.MPP.veto(tmp.BF(0.05))
# tmp.MPP.veto(tmp.BF(0.05),1)

tmp.MPP.veto<-function(BF,prior.veto=1){
  1/(1+ 1/(BF*prior.veto))
}


tmp.p<-c(0.05,0.01,0.005,0.001,0.0001)
tmp.prior.veto<-c(1,5,10,50,100)
tmp.MPP.table<-cbind(sapply(tmp.prior.veto,tmp.MPP.veto,BF=tmp.BF(tmp.p[1])),
                     sapply(tmp.prior.veto,tmp.MPP.veto,BF=tmp.BF(tmp.p[2])),
                     sapply(tmp.prior.veto,tmp.MPP.veto,BF=tmp.BF(tmp.p[3])),
                     sapply(tmp.prior.veto,tmp.MPP.veto,BF=tmp.BF(tmp.p[4])),
                     sapply(tmp.prior.veto,tmp.MPP.veto,BF=tmp.BF(tmp.p[5])))
dimnames(tmp.MPP.table)<-list(format(tmp.prior.veto,digits=2),format(tmp.p,nsmall = 4,scientific=FALSE))

# 
# knitr::kable(tmp.MPP.table,digits = 4,caption="Minimi posteriori todennäköisyys nollahypoteesille eri p-arvoilla (sarakkeet) ja eri priori todennäköisyyksillä (q)")
rownames(tmp.MPP.table)<-gsub(x=rownames(tmp.MPP.table),pattern = ".",replacement = ",",fixed = TRUE)
colnames(tmp.MPP.table)<-gsub(x=colnames(tmp.MPP.table),pattern = ".",replacement = ",",fixed = TRUE)

kbl(tmp.MPP.table,digits=4,caption="Minimi posterioritodennäköisyys nollahypoteesille eri p-arvoilla (sarakkeet) ja eri priori vetokertoimille.",format.args = list(decimal.mark=","),
    label="MPPtaulu") %>%
  row_spec(0,bold = TRUE)%>%
  column_spec(1,bold = TRUE)%>%
  kable_classic() 
# pack_rows("Priori (q)", 1,9) 

``` 


Taulukosta \ref{tab:MPPtaulu} havaitaan, että esim. P-arvoa 0,05 vastaava nollahypoteesin posterioritodennäköisyys 
on 0,2893 kun priori vetosuhde on 1.
Toisín sanoen, jos pidämme ennen tutkimusta nollahypoteesia ($H_0$) 
ja vaihtoehtoa ($H_1$) yhtä todennäköisinä, niin havaittuamme p-arvon 0,05 on $H_0$ todennäköisyys alentunut 28,9%:iin.
Tämä tarkoittaa, että jos $H_1$ olisi kliinisen tutkimuksen kohteena oleva uusi
lääke, jota verrataan vanhaan ($H_0$), se olisi vain 71,1% ($100\cdot(1-0,2893)$) todennäköisyydellä vanhaa parempi.
Tätä tuskin voidaan pitää kovin vahvana näyttönä $H_0$ vastaan.
Vastaavasti, jos havaitsemme p-arvon 0,005 on  $H_0$ todennäköisyys 6,7% eli
uusi lääke olisi 93,2% todennäköisyydellä vanhaa parempi. 
Tässä on sovellettu 2-suuntaista testiä ja oletettu, että vaikutuksen suunta on odotettu.

Jos ennakko oletuksemme on hieman varovaisempi ja oletamme, että $H_0$ on 10 kertaa todennäköisempi kuin 
$H_01$ ja havaitaan p-arvo 0,005, on $H_0$ todennäköisyys vielä varsin suuri eli 41,8%.

Näitä P-arvojen perusteella laskettuja todennäköisyyksiä kutsutaan kalibroiduiksi 
P-arvoiksi (*calibrated p values*).\index{{P-arvo}!{kalibroitu}}

 
 

 
 
 

```{r, results='markup',echo=TRUE}
# Esimerkki otoskoon laskemisesta 
# Oletukset
muA=4;muB=10;kappa=1;sd=10;alpha=0.05;beta=0.20
# Otoskoon laskeminen
nB<-(1+1/kappa)*(sd*(qnorm(1-alpha/2)+qnorm(1-beta))/(muA-muB))^2
z=(muA-muB)/(sd*sqrt((1+1/kappa)/nB))
Power=pnorm(z-qnorm(1-alpha/2))+pnorm(-z-qnorm(1-alpha/2))
cat("$\\mu_A$=",muA," $\\mu_B$=",muB,
    " $\\kappa$=",kappa," sd=",sd,
    "\n $\\alpha$=",alpha," $\\beta$=",
    beta, " $n_B$=",ceiling(nB)," Voimakkuus=",round(Power,3))
``` 

 
```{r, echo = TRUE}

pA=0.05;pB=0.10 # kahden ryhmän todennäköisyydet
kappa=1 # molempinn ryhmiin sama lukumäärä
alpha=0.05;beta=0.20 # I-tyypin virhe; II-tyypin virhe
nB=(pA*(1-pA)/kappa+pB*(1-pB))*((qnorm(1-alpha/2)+qnorm(1-beta))/(pA-pB))^2
z=(pA-pB)/sqrt(pA*(1-pA)/nB/kappa+pB*(1-pB)/nB)
cat("Otoskoko=",ceiling(nB),"Voimakkuus=",round(pnorm(z-qnorm(1-alpha/2))+pnorm(-z-qnorm(1-alpha/2)),2),"Tyypin I virhe=",alpha,"\n")

```



# Regressioanalyysi







```{r 07RegKuva1,fig.width=7, fig.height=6,echo=teksti.on.HTML,fig.cap="Iän ja spirometrimittauksen välinen yhteys, lineaarinen regressiosuora. Kuvioon on merkitty jäännökset pystyviivoin."}
# FEV data
#FEV1 <- read.table("http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/FEV.csv",
#                   header=TRUE, sep=",", na.strings="NA", dec=".", strip.white=TRUE)
#FEV1$height.cm<-2.54*FEV1$height
#save(FEV1,file="FEV1.RData")
# First three lines of data
load(file="FEV1.RData")
# Malli esimerkki
plot(fev~age,data=FEV1,xlab="Ikä (v)",ylab="FEV (tilavuus L/s)")
# Lineaarinen regressiomalli
L3.malli0<-lm(fev~age,data=FEV1)
abline(L3.malli0,lwd=2,col="navy")
# Piirretään yksi jäännös
#set.seed(123456);tmp.otos<-sample(nrow(FEV1),15);
tmp.otos<-(abs(residuals(L3.malli0))>1.2)
with(FEV1[tmp.otos,],segments(age,fev,age,fev-residuals(L3.malli0)[tmp.otos],col="tomato2",lwd=2))

```
 
```{r 07RegMalli1B,echo=teksti.on.HTML,message=FALSE,warning=FALSE,highlight=TRUE}
# knitr::kable(Epi::ci.lin(L3.malli0),caption="Mallin kertoimet ja 95\\% luottamusväli \\label{tab:07RegMalli1B}.",digits=4)

kbl(Epi::ci.lin(L3.malli0),caption="Mallin kertoimet ja 95\\% luottamusväli \\label{tab:07RegMalli1B}.",
    label="07RegMalli1B",
    booktabs = T,digits=4,format.args = list(decimal.mark =",")) %>% 
  kable_styling() %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)#%>%row_spec(bold =TRUE,row=1)



```

 
```{r 07RegMalli2B,echo=teksti.on.HTML,message=FALSE,warning=FALSE,highlight=TRUE}
# Muutama rivi aineistosta
# FEV1[c(1,4,522),]
# Malli jossa ikä ja tupakointi selittäjinä
L3.malli1<-lm(fev~age+smoke,data=FEV1,x=TRUE)
summary(L3.malli1)
```
 
 

```{r ,echo = TRUE,fig.cap=""}
library(ggplot2)
#load(url("https://hbiostat.org/data/repo/nhgh.rda"))
#save(nhgh,file="nhgh.RData")
# load(file="nhgh.RData")
# nhgh$tx.f<-factor(nhgh$tx,levels=c(0,1),label=c("ei","on"))
# set.seed(11223344);nhgh.1<-nhgh[sample(seq(nrow(nhgh)),500),]# N=500 otos
# p1 <- ggplot(nhgh.1, aes(x = bmi, y = gh))
# p2<-p1+scale_colour_manual(name="Diabetes\nlääke",  values =c("turquoise","red"))
# p3<-p2 + geom_point(aes(color=tx.f),alpha=0.6,size=1,show.legend=TRUE) 
# p3
```

```{r,echo=teksti.on.HTML,message=FALSE,warning=FALSE,eval=teksti.on.HTML}
# library(plotly)
# # Let's make it interactive using the ggplotly function !
# p4<-ggplotly(p3)
# p4
```

 

```{r ,echo=teksti.on.HTML,message=FALSE,warning=FALSE,highlight=TRUE}
load(file="nhgh.RData")
nhgh$tx.f<-factor(nhgh$tx,levels=c(0,1),label=c("ei","on"))
set.seed(11223344)
nhgh.1<-nhgh[sample(seq(nrow(nhgh)),500),]# N=500 otos

tmp.m3<-lm(gh~bmi*tx.f,data=nhgh.1)
summary(tmp.m3)
```

 
```{r yhdysvaikutuskuva,echo=teksti.on.HTML,message=FALSE,warning=FALSE,highlight=TRUE,fig.cap="Painoindeksin (BMI) ja sokerihemoblobiinin (HbA1) ja välinen yhteys."}

p1 <- ggplot(nhgh.1, aes(x = bmi, y = gh))
# p2<-p1+scale_colour_manual(name="Diabetes\nlääke",  values =c("navy","red"))
# p3<-p2 + geom_point(aes(color=tx.f,linetype=tx.f),alpha=0.6,size=1,show.legend=TRUE)

tmp.d0<-data.frame(bmi=nhgh.1$bmi,tx.f=factor(rep(0,nrow(nhgh.1)),levels=c(0,1),label=c("ei","on")))
tmp.d1<-data.frame(bmi=nhgh.1$bmi,tx.f=factor(rep(1,nrow(nhgh.1)),levels=c(0,1),label=c("ei","on")))
tmp.x0<-predict(tmp.m3,newdata = tmp.d0)
tmp.x1<-predict(tmp.m3,newdata = tmp.d1)
p2<-p1+
  scale_colour_manual(name="Diabetes",  values =c("navy","red"))+
  scale_linetype_manual(values=1:2)
p2 + geom_point(aes(color=tx.f),alpha=0.6,size=.7,show.legend=TRUE)+
  geom_line(aes(y = tmp.x1),color="red",linetype=1)+
  geom_line(aes(y = tmp.x0),color="navy",linetype=2)+
  labs(x="BMI",y="HbA1")+
  theme(legend.position = c(0.8,0.8),legend.text =element_text(size=6),legend.title =element_text(size=6))
 
```
   

 
```{r regmuuttujamuunnos,echo = TRUE,message=FALSE,warning=FALSE,highlight=TRUE,fig.cap="Painoindeksin (BMI) ja iän välinen yhteys.",fig.margin = FALSE}
p1 <- ggplot(nhgh.1, aes(x = age, y =bmi))+
  geom_point(aes(color=tx.f),alpha=0.6,size=0.7,show.legend=TRUE)
p1+geom_smooth(formula = y ~ x+I(x^2),method = "lm")+
  labs(x="Ikä (v)",y="BMI",color="DM lääke")+
  theme(legend.position = "right",
        legend.text =element_text(size=6),legend.title =element_text(size=6))


``` 

 
```{r , error=FALSE,message=FALSE,warning=FALSE,results='markup'}
tmp.m4<-lm(bmi ~ age+I(age^2), data = nhgh.1)
print(summary(tmp.m4))
```
 
 
 
```{r logitkuva,echo=teksti.on.HTML,message=FALSE,warning=FALSE,highlight=TRUE,fig.cap="Logistinen muunnos",out.width="95%",fig.margin = FALSE}
#Logit link

tmp.x<-seq(0.01,0.99,length=100)
# plot(tmp.x,log(tmp.x/(1-tmp.x)),type="l",xlab="p",ylab="log(p/(1-p))",lwd=2,col="navy") 
# abline(h=0,v=0.5,lty=2)

tmp.dt.l<-data.frame(x=tmp.x,y=log(tmp.x/(1-tmp.x)))
library(latex2exp)

ggplot(tmp.dt.l,aes(x=x,y=y))+geom_line()+
  labs(x="p",y=TeX(sprintf("$logit(p)=\\log(\\frac{p}{1-p})$")))+
  geom_hline(yintercept = 0,linetype=2)+
  geom_vline(xintercept = 0.5,linetype=2)

```
 
 
```{r ,echo=teksti.on.HTML,message=FALSE,warning=FALSE,highlight=TRUE}
tmp.m.tx<-glm(tx ~ sex+bmi, data = nhgh,family=binomial(logit))
summary(tmp.m.tx)
```
 

```{r ,echo = TRUE,message=FALSE,warning=FALSE,highlight=TRUE,fig.cap="Logistisen mallin ennuste"}
tmp.nd<-data.frame(bmi=seq(15,40,by=1))
tmp.nd$sex<-factor(rep(1,nrow(tmp.nd)),levels=c(1,2),label=levels(nhgh$sex))
apu.pred<-predict(tmp.m.tx,newdata=tmp.nd,type="response",se.fit=TRUE)
tmp.nd$ennuste<-apu.pred$fit
tmp.nd$lv.ala<-apu.pred$fit- (1.96*apu.pred$se.fit)
tmp.nd$lv.yla<-apu.pred$fit+ (1.96*apu.pred$se.fit)

# with(tmp.nd,plot(bmi,100*ennuste,type="l",xlab="BMI",ylab="Diabetes lääke (\\%)",lwd=2,col="navy"))
# with(tmp.nd,lines(bmi,100*lv.ala,lwd=1,col="navy",lty=2))
# with(tmp.nd,lines(bmi,100*lv.yla,lwd=1,col="navy",lty=2))
# abline(v=c(25,35),h=100*tmp.nd$ennuste[tmp.nd$bmi%in%c(25,35)],lty=5)

p1<-ggplot(tmp.nd,aes(x=bmi,y=100*ennuste))+xlab("BMI")+ylab("Diabetes lääke (%)")
p1+geom_line()+geom_line(aes(x=bmi,y=100*lv.ala),lty=2)+geom_line(aes(x=bmi,y=100*lv.yla),lty=2)
                         
``` 
  

```{r,results='asis',echo = TRUE}
require(Epi)
tmp.or<-ci.exp(tmp.m.tx,subset=-1)
colnames(tmp.or)<-c("OR","ala 95 pro","ylä 95 pro")
# knitr::kable(tmp.or,digit=3,format.args =list(decimal.mark =",") ,
#              caption="Vetosuhteet ja 95\\% LV")

kbl(tmp.or, caption = "Vetosuhteet ja 95\\% LV", label="vetosuhde1",
    booktabs = T,digits=2,format.args = list(decimal.mark =",")) #%>% 
  # kable_styling() %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)#%>%row_spec(bold =TRUE,row=1)


```
 
  
```{r ORjaRR,echo=teksti.on.HTML,message=FALSE,warning=FALSE,highlight=TRUE,fig.cap="Riskisuhteen (RR) ja vetosuhteen (OR) yhteys prevalenssin eri arvoilla (eri viivatyypit)",out.width="100%",fig.margin = FALSE,fig.fullwidth = FALSE}

#RR ->OR
# tmp.RR.fun<- function(OR,L0,L1){OR*(1-L1)/(1-L0)}
tmp.OR.fun<- function(RR,L0,L1){lv.1<-RR*(1-L0)/(1-L1);ifelse(lv.1<0,NA,lv.1)}

tmp.RR<-seq(1,9,length=100)
tmp.dt.RR<-data.frame(RR=rep(tmp.RR,6),
                      OR=c(tmp.OR.fun(tmp.RR,rep(0.01,9),rep(0.01,9)*tmp.RR),
                           tmp.OR.fun(tmp.RR,rep(0.05,9),rep(0.05,9)*tmp.RR),
                           tmp.OR.fun(tmp.RR,rep(0.1,9),rep(0.1,9)*tmp.RR),
                           tmp.OR.fun(tmp.RR,rep(0.2,9),rep(0.2,9)*tmp.RR),
                           tmp.OR.fun(tmp.RR,rep(0.3,9),rep(0.3,9)*tmp.RR),
                           tmp.OR.fun(tmp.RR,rep(0.5,9),rep(0.5,9)*tmp.RR)
                      ),
                      Inci=factor(rep(c("0,01","0,05","0,1","0,2","0,3","0,5"),each=100))
)
ggplot(tmp.dt.RR,aes(x=RR,y=OR,linetype=Inci))+geom_line()+
  coord_cartesian(xlim = c(1,9),ylim = c(1,10))+
  geom_abline(slope = 1,intercept = 0,size=1,col="navy")+
  theme(legend.position ="right",legend.text =element_text(size=6),
        legend.title =element_text(size=6))+
  labs(linetype="Prevalenssi")
  # theme(legend.position =c(0.8,0.3),legend.text =element_text(size=6))+#,legend.key =element_text(size=6))+
  # theme(legend.position = c(0.8,0.45),legend.text =element_text(size=6),legend.key =element_text(size=6) )+
  
# legend.key.height= unit(0.01, 'npc'),legend.key.width = unit(0.04, 'npc'))+

```

 

```{r,echo = TRUE,message=FALSE,results='hide'}
# library(sandwich)
# library(lmtest)
# library(Epi)

# Function that calculates OR
# mk.OR.poilog<-function(x,alpha=0.05)
#   {
#   lv.1<-qnorm(1-alpha/2)
#   lv.2<-exp(cbind(x[,"Estimate"],x[,"Estimate"]-x[,"Std. Error"]*lv.1,
#                   x[,"Estimate"]+x[,"Std. Error"]*lv.1 ))
#   colnames(lv.2)<-c("OR",paste(c("lo","hi"),1-alpha,sep="."))
#   lv.2
#   }


# Taulukon 3 aineisto
# zou.Tab3<-data.frame(Treat=factor(c(1,1,1,2,2,2),levels=c(2,1),label=c("Control","Diaspirin")),
#                      Baseline.risk=factor(c(1,2,3,1,2,3),levels=rev(1:3),label=c("Low","Med","High")),
#                      ndeath=c(12,5,5,6,1,1),
#                      total=c(13,13,23,10,12,22))

# Binomial with logistic link
# zou.m1<-glm(I(ndeath/total)~Treat+Baseline.risk,data=zou.Tab3,family=binomial,weights=total)
# 
# ci.exp(zou.m1)


# Binomial with log link
# zou.m3<-glm(I(ndeath/total)~Treat+Baseline.risk,data=zou.Tab3,family=binomial(link="log"),weights=total)
# mk.OR.poilog(coeftest(zou.m3,vcov=vcovHC(zou.m2, type = "HC0")))

# Muodostetaan yksilötason aineisto
# apu<-NULL;apu1<-NULL; apu2<-NULL
# for(tmp.i in seq(nrow(zou.Tab3))){
#   apu<-c(apu,rep(c(1,0),c(zou.Tab3$ndeath[tmp.i],zou.Tab3$total[tmp.i]-zou.Tab3$ndeath[tmp.i])))
#   apu1<-c(apu1,rep(zou.Tab3$Treat[tmp.i],zou.Tab3$total[tmp.i]))
#   apu2<-c(apu2,rep(zou.Tab3$Baseline.risk[tmp.i],zou.Tab3$total[tmp.i])) 
#   }
# zou.Tab3.ind<-data.frame(Treat=apu1,Baseline.risk=apu2,death=apu)
# attributes(zou.Tab3.ind$Treat)<-attributes(zou.Tab3$Treat)
# attributes(zou.Tab3.ind$Baseline.risk)<-attributes(zou.Tab3$Baseline.risk)

# Mallitetaan yksilötason dataa
# zou.m2.ind<-glm(death~Treat+Baseline.risk,data=zou.Tab3.ind,family=poisson)
# mk.OR.poilog(coeftest(zou.m2.ind,vcov=vcovHC(zou.m2.ind, type = "HC0")))
```
 
```{r,echo=TRUE,message=FALSE,warning=FALSE}
library(survival)
# Coxin suhteellisen hasardin malli
tmp.m1.cox<-coxph(Surv(time,status)~age+factor(sex), data=lung)
summary(tmp.m1.cox)
``` 
 
```{r,echo=TRUE,message=FALSE,warning=FALSE}
# Coxin mallin suhteellisuusoletuksen testaaminen
cox.zph(tmp.m1.cox)
```
 


```{r, results='asis',echo = TRUE}
# print(knitr::kable(summary(tmp.m1.cox)$conf.int,caption="Hasardien suhde (HR, exp(coef)) ja 95\\%luottamusväli  Coxin mallista.",digits=3))

kbl(summary(tmp.m1.cox)$conf.int,caption="Hasardien suhde (HR, exp(coef)) ja 95\\% luottamusväli Coxin mallista.", 
    booktabs = T,digits=2,format.args = list(decimal.mark =",")) %>% 
  kable_styling() %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)#%>%row_spec(bold =TRUE,row=1)

```



 
```{r,results='markup',echo=TRUE, results='hide', echo = TRUE,message=FALSE,warning=FALSE}
library(cohorttools)
# Tapahtumataulun laskeminen
lung.LT<-mkratetable(Surv(time,status)~sex,data=lung,scale=365.25)
```

```{r,results='asis',echo = TRUE}

# knitr::kable(lung.LT,
#              digit=c(2,2,0,2,2,2),
#              caption="Tapahtumataulu keuhkosyöpäaineistosta sukupuolen suhteen.\\label{tab:lungLT}")

kbl(lung.LT, caption = "Tapahtumataulu keuhkosyöpäaineistosta sukupuolen suhteen.",
    label="lungLT", booktabs = T,digit=c(2,2,0,2,2,2),
    format.args = list(decimal.mark =",")) %>% 
  kable_styling() %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)%>% #%>%row_spec(bold =TRUE,row=1)
footnote(general ="",
           general_title="",
           number=c("sex=sukupuoli","pyears=kertyneet henkilövuodet","event=tapahtumen lukumäärä","rate=ilmaantuvuus",
                    "low, high = 95% LV ala- ja yläraja"),
           footnote_order=c("number","general")
           )

```
 
```{r}
tmp.m1.poi<-glm(ifelse(status==2,1,0)~factor(sex)+offset(log(time)),
                data=lung,family=poisson)
summary(tmp.m1.poi)
# Lasketaan IRR ja luottamusvälit
ci.exp(tmp.m1.poi,subset=-1)
```

 
```{r ,message=FALSE, warning=FALSE,error=FALSE,echo = TRUE,fig.cap="Kokonaiskuolleisuus asunnon hallintamuodon mukaan",fig.fullwidth = TRUE,out.width="90%"}
require(survival);require(ggplot2);require(survminer)
load(file="TADA11.RData")
TADA.11.54<-TADA.11[TADA.11$stater=="54",]
# Select 54 — Virginia for practicals
# TADA.11.54<-TADA.11[TADA.11$stater=="54",]
# 
# survfit.54.tenure <- survfit(Surv(follow/365.25, inddea=="1") ~tenure , data=TADA.11.54)
# 
# p1<-ggsurvplot(survfit.54.tenure,                     # survfit object with calculated statistics.
#                data = TADA.11.54,  # data used to fit survival curves. 
#                risk.table = TRUE,       # show risk table.
#                pval = TRUE,             # show p-value of log-rank test.
#                conf.int = TRUE,         # show confidence intervals for 
#                ylim=c(0.85,1),                          # point estimaes of survival curves.
#                # xlim = c(0,20),        # present narrower X axis, but not affect
#                # survival estimates.
#                break.time.by = 5,     # break X axis in time intervals by 2
#                censor=FALSE, pval.coord=c(1,0.93),pval.size=6,
#                linetype = "strata",
#                palette = "grey",
#                legend=c(0.3,0.3),
#                legend.title = "Asunnon hallinta",
#                # legend.labs = c("no","yes"),
#                ggtheme = theme_classic(), # customize plot and risk table with a theme.
#                risk.table.fontsize=5,
#                risk.table.y.text.col = T, # colour risk table text annotations.
#                risk.table.y.text = FALSE, # show bars instead of names in text annotations
#                fontsize=5,font.x = 5,font.tickslabs=12,font.legend=12,
#                font.title=4, font.subtitle=4, font.caption=4,
#                ylab="Elossa olevien osuus",
#                title=" ")

# print(p1)
# library(export)
# graph2tif(x=p1$plot,file="./YhtKuvat/kmtenure.tiff", 
#           aspectr=1, font = "Arial",width = 3.4, bg = "transparent")
# 
# graph2eps(x=p1$plot,file="./YhtKuvat/kmtenure.eps", 
#           aspectr=sqrt(2), font = "Arial",width = 3.4, bg = "transparent")

# png(file="./YhtKuvat/kmtenure.png",
#     width=sqrt(2)*9*72*7, height=9*72*7,res=600)
# print(p1)
# dev.off()


# surviplot(Surv(follow/365.25, inddea=="1") ~tenure , data=TADA.11.54,
#   lty = 1:3, 
#   main = 'Patients stratified by treatment', 
#   xlab = 'Time (Years)')

# p1<-ggsurvplot(survfit.54.tenure,
#   data = TADA.11.54,ylim=c(0.85,1),
#   palette = "grey",
#   size = 1,                 # change line size
#   conf.int = TRUE,          # Add confidence interval
#   pval = TRUE,              # Add p-value
#   risk.table = TRUE,        # Add risk table
#   risk.table.col = "strata",# Risk table color by groups
#   risk.table.height = 0.35, # Useful to change when you have multiple groups
#   legend="top",legend.labs=levels(TADA.11.54$tenure),legend.title="Tenure",
#   # fontsize=3,font.x = 4,font.tickslabs=8,font.legend=8,
#   # font.title=4, font.subtitle=4, font.caption=4, risk.table.title="",
#   xlab="",ylab=""
#   #ggtheme = theme_bw()      # Change ggplot2 theme
# )

# png(filename ="kmtenure.png",width = 1500,height = 1500/sqrt(2),pointsize = 60);print(p1);dev.off()
# knitr::include_graphics("./YhtKuvat/kmtenure.png",)

```

 
```{r ,message=FALSE, warning=FALSE,error=FALSE,echo = TRUE,results='asis'}
library(stargazer)
load("./YhtData/TADA.11.54.RData")
TADA.54.m0<-glm(as.numeric(inddea)~tenure+offset(log(follow/365.25)),family=poisson,data=TADA.11.54)
TADA.54.m1<-update(TADA.54.m0,~.+age)
# stargazer::stargazer(TADA.54.m0,TADA.54.m1,type="text",ci=TRUE,apply.coef=exp,
#           dep.var.caption="IRR ja 95% luottamusväli.")
# stargazer::stargazer(TADA.54.m0,TADA.54.m1,type=ifelse(knitr::is_html_output(),"html","latex"),ci=TRUE,apply.coef=exp,
#           dep.var.caption="IRR ja 95% luottamusväli.")
# print(TADA.54.m0)
# print(TADA.54.m1)
```

 
```{r ,message=FALSE, warning=FALSE,error=FALSE,echo = TRUE,results='asis',fig.fullwidth = TRUE}
library(kableExtra)
tmp.tab<-rbind(ci.exp(TADA.54.m0,subset="tenure"),ci.exp(TADA.54.m1,subset="tenure"))
colnames(tmp.tab)<-c("MRR","ala","yla")
tmp.tab<-data.frame(Malli=c("Malli 1",rep("",2),"Malli 2",rep("",2) ),
           Var=rownames(tmp.tab),
           tmp.tab)
rownames(tmp.tab)<-NULL

kbl(tmp.tab,digits = 2,format.args = list(decimal.mark =","),
    caption="Kuolleisuuksien suhteen estimaatit ja 95\\% LV kahdesta mallista. Malli 1 vain yksi muuttuja, Malli 2 ikä korjattu. Vertailutasona 'Owned'",
    label="poissonmallit1ja2") %>%
  kable_classic() #%>%
  # add_header_above(c(" " = 1,  "Malli 1" = 3,  "Malli 2" = 3))

```
 
 
```{r IRRdivorce, echo = TRUE, message=FALSE,warning=FALSE}

library(haven)
load(file="YhtData/divorce.RData")

tmp.m.div<-glm(div~heduc+mixed+heblack+offset(log(years)),family=poisson,data=divorce)

tmp.tab<-rbind(ci.exp(tmp.m.div,subset=-1))
colnames(tmp.tab)<-c("IRR","ala","yla")
tmp.tab<-data.frame(Var=rownames(tmp.tab),tmp.tab)
rownames(tmp.tab)<-NULL
rownames(tmp.tab)<-c("heduc 12-15 years vs. < 12 years", "heduc 16+ years vs. < 12 years", 
                     "mixed Yes vs. No", "heblack Yes vs. No")

kbl(tmp.tab[,-1],digits = 2,format.args = list(decimal.mark =","),
    caption="Avioeron ilmaantuvuuden suhde (IRR) yhdysvaltalaisen aineiston mukaan. Avioliitot jaoteltu miehen koulutuksen (heduc), puolisoiden etnisen taustan mukaan (mixed) (sama=No, eri=Yes) ja aviomiehen ihonvärin mukaan (heblack). ",
    label="divorcemalli") %>%
  kable_classic() 

```

 
```{r, echo=TRUE}
# Coxin malli
tmp.m0.cox<-coxph(Surv(time,status)~factor(sex),data=lung)
summary(tmp.m0.cox)$conf.int
# Poisson regressio
ci.exp(tmp.m1.poi,subset=-1)
```
 

 
```{r, message=FALSE, warning=FALSE,echo = TRUE}
# NOTE! you must give starting values for parameters "start=c(0.1,0.1)""
# Lasketaan vuotta kohti, alunperin oli päiviä
tmp.m1.poi.A<-glm(I(ifelse(status==2,1,0)/(time/365.25))~factor(sex),
                  data=lung,weight=(time/365.25),
                  start=c(0.1,0.1),family=poisson("identity"))
ci.lin(tmp.m1.poi.A,subset=-1)
# Tapahtumataulu
# tmp.tab.1
```

  
 
```{r, message=FALSE, warning=FALSE, echo = TRUE}
require(MASS)
```
 
```{r, message=FALSE, warning=FALSE, echo = TRUE}
head(as.data.frame(housing),3)
summary(housing)
```
 
```{r, message=FALSE, warning=FALSE, echo = TRUE}

options(contrasts = c("contr.treatment", "contr.poly"))
house.plr <- polr(Sat ~ Infl + Type + Cont, weights = Freq, data = housing)
summary(house.plr, digits = 3)
```
 

```{r housingmallior,message=FALSE, warning=FALSE,error=FALSE,echo = TRUE,results='asis'}
house.plr <- update(house.plr, Hess=TRUE)
pr <- profile(house.plr)
house.plr.OR<-exp(cbind(house.plr$coefficients,confint(pr)))
colnames(house.plr.OR)[1]<-"OR"
kbl(house.plr.OR,digits = 3,caption = "Vetosuhteet ja 95\\% luottamusvälit asumisviihtyvyyden mallista") %>%
  kable_classic() %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)

```

 
```{r, message=FALSE, warning=FALSE, echo = TRUE,results='hide'}
require(MASS)
require(nnet)
require(foreign)
# oc <- options(contrasts = c("contr.treatment", "contr.poly"))
# # ml <- read.dta("https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/hsbdemo.dta")
# # save(ml,file="./yhtData/ml.RData")
# load(file="./yhtData/ml.RData")
# ml$prog2 <- relevel(ml$prog, ref = "academic")
load(file="./YhtData/crash2dt.RData")
crash2.dt$btransf<-factor(crash2.dt$btransf)
mn.malli <- multinom(condition ~injurytype+sex+age+btransf, data = crash2.dt)
summary(mn.malli)
```

 
 

```{r multinomimallior,message=FALSE, warning=FALSE,error=FALSE,echo = TRUE,results='hide'}

tmp.tb<-with(crash2.dt,table(condition,injurytype))

mn.malli.OR<-exp(coef(mn.malli))
apu.coef<-coef(mn.malli)
apu.se<-summary(mn.malli)$standard.errors
apu1<-exp(apu.coef)
apu2<-exp(apu.coef+qnorm(0.025)*apu.se)
apu3<-exp(apu.coef+qnorm(1-0.025)*apu.se)
#
apu4<-paste0(format(apu1[,-1],digits = 2)," (",
             format(apu2[,-1],digits = 2),"-",
             format(apu3[,-1],digits = 2),")")
#
apu5<-matrix(apu4,nrow = length(unique(crash2.dt$condition))-1)
# 
rownames(apu5)<-rownames(apu1)
colnames(apu5)<-colnames(apu1)[-1]
colnames(apu5)<-gsub(x=colnames(apu5),pattern = "injurytype|sex",replacement = "")
kbl(apu5,digits = 2, format.args = list(decimal.mark =","),booktabs = TRUE,format="html",
    caption = "Vetosuhteet ja 95\\% luottamusvälit multinomiregressio mallista",
    ) %>%kable_styling() %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)

# %>%kable_classic() %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)


# mn.malli.OR<-exp(coef(mn.malli))
# apu.coef<-coef(mn.malli)
# apu.se<-summary(mn.malli)$standard.errors
# apu1<-exp(apu.coef)
# apu2<-exp(apu.coef+qnorm(0.025)*apu.se)
# apu3<-exp(apu.coef+qnorm(1-0.025)*apu.se)
#  
# apu4<-paste0(format(apu1[,-1],digits = 2)," (",
#        format(apu2[,-1],digits = 2),"-",
#        format(apu3[,-1],digits = 2),")")
# apu5<-matrix(apu4,nrow=2)
# rownames(apu5)<-rownames(apu1)
# colnames(apu5)<-colnames(apu1)[-1]
# 
# kbl(apu5,digits = 2, caption = "Vetosuhteet ja 95\\% luottamusvälit 
#     multinomiregressio mallista") %>%kable_classic() %>%column_spec(bold =TRUE,column=1)

```

 










 
