<P>R 입문을 이 책으로 했습니다(확인해 보니 6쇄군요..).</P>
<P>그동안 이런 프로그램이 있다는 것 조차 모르고 있다가,</P>
<P>기존 상업용 package 못지 않다는 것과, 저작권 제약에서 자유롭다는 얘기를 듣고 </P>
<P>이제서야 시작을 했습니다.</P>
<P>하루 2시간 정도씩... 집담회 등등의 저녁 schedule 이 종종 있는지라, 매일 꾸준히는 못하고 조금식 자투리시간을 내서 해 보니, 다 보는데 net 로 일주일 걸리더군요.</P>
<P> </P>
<P>한 번 다 읽고난 감상은 다음과 같습니다:</P>
<P> </P>
<P>1. 책 제목이 '누구나 하는'이지만, 하하.. 꼭 그런 건 아닌 것 같습니다.</P>
<P>이 책을 2 chapters 쯤 읽어보니 매우 유용하다는 생각이 들어서, </P>
<P>제 아랫사람(임상강사)에게도 한 권 사주면서 '자네도 이 책 공부하게. 같이 해 보세나.'하고 독려했습니다만...</P>
<P>이 친구는 진도를 영~ 나가지 못하더라구요.</P>
<P>그래도 전 수년간 SPSS 같은 걸 아주 조~금 다뤄본 짬밥이라도 있어서 내용을 이해 하는데 별 난관은 없었지만,</P>
<P>완벽한 초보인 이 친구는 꽤 어려워 합니다..</P>
<P>그럼에도 불구하고 'Slow & steady wins the race' 를 언급하며 결국은 다 읽도록 밀어 붙이고 있습니다.</P>
<P>수준은 높지 않더라도, 어느 정도 통계 비슷한 일을 다루고 겪어보고 고민해 보지 않으면 좀 어려운 책이 아닌가 합니다.</P>
<P> </P>
<P>2. 이 책을 처음 읽으면서, 그리고 R을 처음 다뤄보면서 다음 두 가지 면에서 저는 좋았습니다:</P>
<P> 1) 수공업(?)적인 interface 가 오히려 DOS 시절을 떠 올려서 저는 정겹고 좋았습니다. </P>
<P> 윈도우즈나 맥 환경 등의 GUI 시대라서 이런 식의 interface 가 불편하게 느껴지는 분들이 더 많겠지만,</P>
<P> SPSS 를 DOS 시절부터 써 보면서, text 기반으로 고생해본 (오타라도 하나 있으면..어휴..) 경험들이 이제는 약간의 향수로 남아 있거든요. 이제는 마우스 클릭 하나면 자동으로 전개되는 것에 익숙해 있다보니, 옛 생각이 나게 하는 interface 가 그렇게 좋을 수 없습니다. 그리고 직접 밭갈고, 씨뿌리고, 만들어서 먹는 그런 재미들이, 당장은 불편한 듯 해도, 보람이 더 크지요...</P>
<P> 2) 수공업(?) interface 와 이어지는 얘기인데, 마우스 클릭 한 번으로 다 하기보다, 직접 식을 만들고 계산하고 하면서 통계 분석을 하다보니, 통계 기법 하나하나에 대해 다시금 제대로 공부하고 이해하는 계기가 되기도 하더군요.</P>
<P>사실, 우리 의사들이 이과 계통이긴 해도, 통계나 수학 전공하신 분들에 비하면 간단한 방정식 하나만 봐도 좀 꺼리는 경향이 있습니다. 수학의 정석이나 해법 수학은 몇십년전 머나먼 기억 저편으로 사라져 갔고, 실제 임상에서 부딪히는 문제들의 해결은 주로 추리나 직관에 의존해서 해결하지, 딱딱 맞아 떨어지는 계산식으로 하지는 않거든요. 사람 몸이 ideal 하지 않은 이상, 계산이 맞아 떨어질리는 없기 때문입니다. 그래서, 통계 프로그램을 다루는 것도, 최종적으로 나온 결과들을 보고, 그 중에서도 자기가 필요한 사항만 쏙쏙 집어내서 원하는 해석을 합니다. 그러니, 분석 과정에서 루트 씌우고 미적분하고 .. 하는 건 질색일 수 밖에요.</P>
<P>허나... 이러한 과정들을 R 을 다루면서 (어쩔 수 없이) 하다보니, 귀찮기도 하지만, 그동안 잘 알고 있었다고 착각했던 기법들에 대해 다시금 기초부터 다지게 되는 계기가 되었습니다. Back to the basic 이네요..</P>
<P> </P>
<P>3. 주위에서 나름 R 을 좀 쓴다고 하는 동료들이 있긴 한데, 알고보면 graphic 이 훌륭해서 이 방면으로만 활용하는 경우가 대부분이더군요. 이걸 보면, R 의 진짜 가치에 대한 홍보가 어느 정도는 필요한 것 같습니다. </P>
<P> </P>
<P>4. 후반부에 one- or two- compartment model, Michaelis-Menton equation 이 나오는 걸 보고 진심으로 반가웠습니다.</P>
<P>제 전공이 감염질환인지라, antibiotics 의 PK/PD 관련한 연구를 자주 다루게 되는데, 아예 이쪽으로 특화된 package 나 module 이 있다는 게 너무나 좋네요. M-M equation 은 내성 기전인 beta-lactamase 연구에 필수인데, 이를 다루는 함수가 있다는 것도 반갑구요... 기대했던 것보다 제 분야에의 활용 범위가 훨씬 더 넓을 것 같은 즐거운 예감이 듭니다. </P>
<P> </P>
<P>5. 앞으로..</P>
<P>1) 일단 한 번 다 읽었습니다만, 복습의 시간을 한 번 더 가지는 건 필수이겠구요..</P>
<P>2) R package 자체에 대한 본격적인 공부를 심화학습으로서 시작하려 합니다.</P>
<P> 일단 매뉴얼 pdf 부터 차근차근 읽어보겠습니다...</P>
<P>3) 이 package 에 딸려 있는 수 많은 다른 packages에 대해서도 docs 폴더에 있는 pdf 들 위주로 하나하나 짚어봐야 할 것 같습니다만... 하하.. 수학공식이 너무 많아서 조금 우려스럽습니다... </P>
<P>4) 실제 자료들을 가지고 실전을 해야 하겠지요.</P>
<P>대강 적어도 일년은 굴러봐야 조금 맛을 알게 되지 않을까 합니다.</P>
<P> </P>
<P>앞으로는 단속될까 마음 졸이며 SPSS 나 SAS 등을 만지지 말고, 마음 편하게 R 을 벗삼아 지내렵니다.</P>
<P>초보자 입장에서 많은 질문을 드릴 것 같은데, 혹시 황당한 문의를 하더라도 너그러이 봐주시고 잘 가르쳐 주시면 감사하겠습니다.</P>
<P> </P>
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아직 멀었죠, 뭐.. 어제부터 R-Cookbook 공부하기 시작했습니다. 처음엔 사전처럼 찾아보는 reference manual 인줄 알았는데, 저자 서문을 읽어보니 그게 아니더군요. 아예 reference manual 이 아니라고 강력히 부인하고 있더군요. 첫 chapter 만 먼저 읽어본 소감은.. 저자 자신이 R 을 굴려보면서 곤혹스러웠던 상황들을 모두 모아다 각 상황별로 해결책을 제시하는 (이를 recipe 로 표현하더군요. 그래서 요리책, cookbook 인가 봅니다) 형식입니다. 이건 무슨 쳬계를 갖춘게 아니기 때문에 아예 from cover to cover 로 읽어야 하겠더군요. 400여페이지 이니까 약 한 달정도 걸릴까요?
그런데, cookbook 초반만 읽고 있지만, 참 좋네요. 굉장히 실전적이라고 할까... 그래서 저자도 일부러 formal language 보다는 colloquial term 을 주로 쓰겠으니 양해해 달라고 서문에서 쓰고 있고... catch-22 라는 표현까지 쓰는 걸 보고 질렸습니다.ㅎㅎ.. R에 딸린 (plug-in?) packages 가 수천개에 달한다는데, 이들 중 어느 것을 골라써야 할까 하고 막막했었는데, rseek.org 로 가면 각 개인이 원하는 기법을 하려면 무슨 package 를 고르면 되는지 조언을 받게 된다는 것도 이 책으로 알게 되었습니다. 앞으로 어떤 정보들이 펼쳐질지 기대가 큽니다.
부족한 제 책을 읽으시고 장편의 독후감을 남겨주셔서 감사합니다. 전에 문선생님도 일주일만에 보신것같은데 빨리 보셨네요. "누구나 하는"은 의도하지않게 낚시성 제목이 되고야 말았습니다^^ 네이버 지식인에서 답변달던 경험으로 눈높이하여 썼는데, 선생님께서 지적하신대로 통계분석을 해본 사람은 쉽게 읽는데 통계를 처음 접하는 사람에게는 기초통계학책보다 더 어려운 책이 되어버렸습니다.
감사합니다. 아직 모르는 게 너무 많아서, 갈 길이 멉니다. 항생제 PK/PD 는 저희 학과원들의 공통 관심사이자 주제입니다. 앞으로 이 R 을 숙달해서 잘 활용하고 싶습니다. 참고로, 항생제 PK/PD 에 대해 전공의들을 위한 강의 자료를 만든게 있는데, 여기 링크를 겁니다. Prezi 로 만든 겁니다. 많이 부족합니다만... (IE 보다는 Google Chrome 으로 봐야 잘 돌아갑니다): http://prezi.com/lzhpzdeybky0/antibiotics-part-4-of-4-pkpd/?auth_key=590b724d1ea777e1b373c52d9ce2af15aee2c2f4&kw=view-lzhpzdeybky0&rc=ref-22670637
아.. 제가 약리학 전공이 아니라서 정확한 답변은 당장은 어렵습니다만.. 1. 결합 후엔 쓸모가 없어지는가? -- 네, 맞습니다. free form 내지는 간에서 1st pass effect 를 거쳐서 생성된 대사물이 작동하는 겁니다; 2. 어느 정도 지난 후 떨어지는가? - 이건..잘 모르겠네요. 아마 안 떨어지고 주로 신장이나 간을 통해 배설되는 걸로 알고 있습니다. 오랜만에 Goodman-Gillman 찾아 봐야하겠네요.
제가 알고 있기로는 약물마다 다릅니다. 단백질(수용체의 경우)에 약물이 결합하는것은 약물의 혈중내 농도, 약물과 단백질의 화학 구조적 친화도 ,약물의 산 염기도, 혈중 pH등이 의해 결정이 됩니다. 결합하고 떨어지는 것은 일방적인 관계가 아니라 동적평형이라고 표현하는데 붙고 떨어지는 것이 반복적으로 일어납니다. 그런데 전체 단백질에 붙는 약물의 비율. 정확히 표현하면 단백질 중 약물이 결합된 비율은 위의 여러 변수에 의해서 결정이 되는데 주 변수는 혈중 농도입니다.
유진홍 교수님의 슬라이드 내용과 제가 말씀드린 내용과는 무관한 듯 합니다. 유진홍 교수님이 주로 쓰시는 약물은 항생제이어서 약물의 단백질 결합이라는 것은 혈장내 단백질을 말하지만, 제 분야에서의 단백질은 두 종류입니다. 혈장내와 다른 하나는 주로 세포막에 있는 수용체입니다. 수용체에 결합을 해야 마취 효과가 나타나기 때문에 제가 드린 말씀에서의 단백질은 수용체를 말씀 드리는 것입니다.
첫댓글 일주일만에 다 보셨다니 대단하십니다. 실제 자료로 통계를 돌려 보시면 또 다른 느낌이 드실 겁니다.
아직 멀었죠, 뭐.. 어제부터 R-Cookbook 공부하기 시작했습니다. 처음엔 사전처럼 찾아보는 reference manual 인줄 알았는데, 저자 서문을 읽어보니 그게 아니더군요. 아예 reference manual 이 아니라고 강력히 부인하고 있더군요. 첫 chapter 만 먼저 읽어본 소감은.. 저자 자신이 R 을 굴려보면서 곤혹스러웠던 상황들을 모두 모아다 각 상황별로 해결책을 제시하는 (이를 recipe 로 표현하더군요. 그래서 요리책, cookbook 인가 봅니다) 형식입니다. 이건 무슨 쳬계를 갖춘게 아니기 때문에 아예 from cover to cover 로 읽어야 하겠더군요. 400여페이지 이니까 약 한 달정도 걸릴까요?
제가 원래 구하던 reference manual 은 R in the nutshell 이라고 cookbook 저자가 추천하네요. 그 책도 pdf 로 쉽게 구할 수 있더군요. 이래저래 능숙해 지기까지 일년 정도 걸리지 않을까 생각하고 있습니다.
그런데, cookbook 초반만 읽고 있지만, 참 좋네요. 굉장히 실전적이라고 할까... 그래서 저자도 일부러 formal language 보다는 colloquial term 을 주로 쓰겠으니 양해해 달라고 서문에서 쓰고 있고... catch-22 라는 표현까지 쓰는 걸 보고 질렸습니다.ㅎㅎ.. R에 딸린 (plug-in?) packages 가 수천개에 달한다는데, 이들 중 어느 것을 골라써야 할까 하고 막막했었는데, rseek.org 로 가면 각 개인이 원하는 기법을 하려면 무슨 package 를 고르면 되는지 조언을 받게 된다는 것도 이 책으로 알게 되었습니다. 앞으로 어떤 정보들이 펼쳐질지 기대가 큽니다.
부족한 제 책을 읽으시고 장편의 독후감을 남겨주셔서 감사합니다. 전에 문선생님도 일주일만에 보신것같은데 빨리 보셨네요. "누구나 하는"은 의도하지않게 낚시성 제목이 되고야 말았습니다^^ 네이버 지식인에서 답변달던 경험으로 눈높이하여 썼는데, 선생님께서 지적하신대로 통계분석을 해본 사람은 쉽게 읽는데 통계를 처음 접하는 사람에게는 기초통계학책보다 더 어려운 책이 되어버렸습니다.
그냥 데이터를 돌려서 결과만 해석하려면 SPSS가 편할지 몰라도, 조금이라도 어떻게 돌아가는지 이해를 하려면 R이 좋은것같습니다. 미국에서는 SPSS는 거의 쓰이지않고 SAS도 통계학과 수업에서는 거의 R로 대체되었습니다. 이론을 이해하는데 도움이 되어서 그런듯합니다.
PK/PD를 넣으면서 이걸 누가 사용할까 했었는데 너무 반갑습니다. 미국에서 살아남으려고 회사다니면서 고생고생 약대에서 PK/PD를 들었었는데 SAS에 들어가고 나니 쓸모가 없었습니다. 다시 한번 감사드리고 이곳에서 서로의 부족한 부분을 배울수 있었으면 합니다.
감사합니다. 아직 모르는 게 너무 많아서, 갈 길이 멉니다. 항생제 PK/PD 는 저희 학과원들의 공통 관심사이자 주제입니다. 앞으로 이 R 을 숙달해서 잘 활용하고 싶습니다. 참고로, 항생제 PK/PD 에 대해 전공의들을 위한 강의 자료를 만든게 있는데, 여기 링크를 겁니다. Prezi 로 만든 겁니다. 많이 부족합니다만... (IE 보다는 Google Chrome 으로 봐야 잘 돌아갑니다): http://prezi.com/lzhpzdeybky0/antibiotics-part-4-of-4-pkpd/?auth_key=590b724d1ea777e1b373c52d9ce2af15aee2c2f4&kw=view-lzhpzdeybky0&rc=ref-22670637
와~ 잘 만드셨습니다. 정말 protein binding에서 궁금한게 있는데요. protein에 약성분이 붙어 버리면 전혀 쓸모가 없어지는건가요? 어느정도 시간이 지난후에 protein으로부터 떨어지지는 않나요?
아.. 제가 약리학 전공이 아니라서 정확한 답변은 당장은 어렵습니다만..
1. 결합 후엔 쓸모가 없어지는가? -- 네, 맞습니다. free form 내지는 간에서 1st pass effect 를 거쳐서 생성된 대사물이 작동하는 겁니다; 2. 어느 정도 지난 후 떨어지는가? - 이건..잘 모르겠네요. 아마 안 떨어지고 주로 신장이나 간을 통해 배설되는 걸로 알고 있습니다. 오랜만에 Goodman-Gillman 찾아 봐야하겠네요.
제가 알고 있기로는 약물마다 다릅니다. 단백질(수용체의 경우)에 약물이 결합하는것은 약물의 혈중내 농도, 약물과 단백질의 화학 구조적 친화도 ,약물의 산 염기도, 혈중 pH등이 의해 결정이 됩니다. 결합하고 떨어지는 것은 일방적인 관계가 아니라 동적평형이라고 표현하는데 붙고 떨어지는 것이 반복적으로 일어납니다. 그런데 전체 단백질에 붙는 약물의 비율. 정확히 표현하면 단백질 중 약물이 결합된 비율은 위의 여러 변수에 의해서 결정이 되는데 주 변수는 혈중 농도입니다.
혈중 농도는 약물의 청소율(대사와 단순배출)이 의해서 결정이 됩니다. 혈중 반감기가 길다는 것. 즉 약효가 오래 간다는 것은 주로 혈중 농도가 오랫동안 유지가 된다는 말이며 즉 몸에서 배출이나 대사가 잘 안된다는 말과 같다고 보시면 됩니다.
아~ 그것도 오락가락하다가 어느정도 시간이 지나면 equilibrium상태에서 왔다갔다 하겠군요. 감사합니다.
유진홍 교수님의 슬라이드 내용과 제가 말씀드린 내용과는 무관한 듯 합니다. 유진홍 교수님이 주로 쓰시는 약물은 항생제이어서 약물의 단백질 결합이라는 것은 혈장내 단백질을 말하지만, 제 분야에서의 단백질은 두 종류입니다. 혈장내와 다른 하나는 주로 세포막에 있는 수용체입니다. 수용체에 결합을 해야 마취 효과가 나타나기 때문에 제가 드린 말씀에서의 단백질은 수용체를 말씀 드리는 것입니다.
저도 비슷한 이유로 혼합 효과 모델에 대한 공부를 하고 있는 중입니다. 제 전공(마취통증의학)분야에서는 주로 비선형 모델을 사용하는데, R에 대한 많은 정보 교류가 있으면 좋겠습니다.
좋은 자료 감사드립니다. Prezi 라는 좋은 웹사이트가 있군요!! 앞으로 자주 들르겠습니다.^^
http://blog.naver.com/mogulkor/130150961092 : mindmap(알 mind도 이 부류죠?) 과 Prezi 의 주관적 비교입니다.