2 R과 그 패키지에 대하여

2.1 이 장에서는

R (R Core Team 2020)은 통계 소프트웨어 입니다. 비구획분석을 R로 수행하는 가장 중요한 이유는 오류를 줄일 수 있고, 한번 설정한 것을 반복해서 적용하는 것이 쉽기 때문입니다. 이 책에서 주로 다루게 될 NonCompart (Bae 2020), ncar (Bae 2019), pkr (Bae and Lee 2018) 은 비구획 분석을 R을 통해 쉽고 빠르게 행할 수 있는 R 패키지입니다.

NonCompart의 패키지 제목은 Noncompartmental Analysis for Pharmacokinetic Data, ncar의 패키지 제목은 Noncompartmental Analysis for Pharmacokinetic Report, pkr의 패키지 제목은 Pharmacokinetics in R 입니다.

2.2 R에 대하여

굉장히 유용한 소프트웨어이지만 이에 대해 여기서 자세히 설명하긴 힘듭니다. R에 대한 많은 책들을 bookdown.org2에서 무료로 읽을 수 있습니다. Coursera3에서 무료 온라인 강의를 들을 수 있습니다.

2.3 설치

우선 R을 설치합니다. R은 아래 링크4에서 다운로드 받을 수 있습니다.

2.3.1 R 4.0.x의 설치

  1. https://cran.r-project.org 사이트에 접속하여, Download R for Windows 링크를 선택한다.
  2. Subdirectories 유형에서 `base - install R for the first time’을 선택한다.
  3. Download R for Windows 링크를 선택하여 R-4.0.x-win.exe 설치파일을 다운로드한다.
  4. 설치파일을 실행한 후, ’이 앱이 디바이스를 변경할 수 있도록 허용하시겠어요?‘라는 사용자 계정 컨트롤 창이 나타나면 ’예‘ 버튼을 클릭한다.
  5. 설치 언어는 ’한국어’로 선택하고 ’확인‘ 버튼을 클릭한다.
  6. R 4.0.0 설치 정보 내용을 확인하고, ’다음‘ 버튼을 클릭한다.
  7. R 4.0.0 프로그램의 설치 경로를 지정하여 ’다음‘ 버튼을 클릭한다.
  8. R.4.0.0 구성요소 설치는 32bit files를 제외하고 나머지 구성요소들만 체크한 후 다음 버튼을 클릭한다.
  9. 스타트 옵션을 조정하는 화면이 나타나면, ’No‘를 선택하고 ’다음‘ 버튼을 클릭한다.

2.3.2 Rstudio 설치

  1. https://rstudio.com/products/rstudio/download/ 사이트에 접속하여Rstudio Desktop free download 버튼을 클릭한다.
  2. [2. Download Rstudio Desktop]의 ‘DOWNLOAD RSTUDIO FOR WINDOWS(64bit)’ 파란색 버튼을 클릭하고, RStudio-1.2.5042.exe 파일을 다운받는다.
  3. RStudio-1.2.5042.exe 파일을 실행하면 ’이 앱이 디바이스를 변경할 수 있도록 허용하시겠어요?‘라는 사용자 계정 컨트롤 창이 나타나면 ’예‘ 버튼을 클릭한다.
  4. Rstudio 설치 시작 창이 나타나면 ’다음‘ 버튼을 클릭한다.
  5. Rstudio를 설치할 경로를 지정하고 ’다음‘ 버튼을 클릭한다.
  6. Rstudio 바로가기 아이콘이 생성될 시작메뉴 폴더 안에 ‘Rstudio’를 입력하고 ‘설치’ 버튼을 클릭한다.
  7. Rstudio 설치가 완료되면 ‘마침’버튼을 클릭한다.

R을 실행한 후, 콘솔 창에서 비구획분석을 위한 패키지를 설치하는 방법은 다음과 같습니다. 홑따옴표 등의 인용 부호에 주의하세요.

install.packages('NonCompart')
install.packages('ncar')
install.packages('pkr')

설치는 한번만 하면 되지만, 비구획분석을 위해서는 매 세션마다 패키지를 불러오기해야 합니다.

library(NonCompart)
library(ncar)
library(pkr)

2.4 기타 설치

아래 두 패키지는 비구획분석과는 관계없지만 자료 처리 혹은 그림 등을 그리는데 도움을 줍니다.

library(ggplot2) 
library(dplyr) 
library(knitr)

도움이 필요할때는 맨 앞에 물음표를 붙여서 콘솔창에 입력하거나 help() 함수를 사용합니다.

?NonCompart
help(tblNCA)

자료 분석을 위해 몇가지 도구가 필요한데 tidyverse(Wickham 2019)를 설치하면 다수의 편리한 패키지 tidyr (Wickham and Henry 2020), dplyr (Wickham, Francois, et al. 2020), tibble (Müller and Wickham 2020), ggplot2 (Wickham, Chang, et al. 2020), purrr (Henry and Wickham 2020), readr (Wickham, Hester, and Francois 2018)의 설치와 불러오기 과정을 쉽게 끝낼 수 있습니다.

다만 비구획분석을 위한 함수의 입력을 위해 tibble 형식은 as.data.frame()을 통하여 데이타프레임으로 자료 형식을 변환하는 것이 좋습니다. 마찬가지로 readr 패키지의 read_csv() 명령어를 쓸 경우 tibble로 읽혀지기 때문에 as.data.frame()으로 바꿔주거나 처음부터 read.csv()를 쓰는 것을 고려할 수 있습니다.

install.packages('tidyverse')
library(tidyverse)

참고문헌

Bae, Kyun-Seop. 2019. Ncar: Noncompartmental Analysis for Pharmacokinetic Report. https://CRAN.R-project.org/package=ncar.

Bae, Kyun-Seop. 2020. NonCompart: Noncompartmental Analysis for Pharmacokinetic Data. https://CRAN.R-project.org/package=NonCompart.

Bae, Kyun-Seop, and Jee Eun Lee. 2018. Pkr: Pharmacokinetics in R. https://CRAN.R-project.org/package=pkr.

Henry, Lionel, and Hadley Wickham. 2020. Purrr: Functional Programming Tools. https://CRAN.R-project.org/package=purrr.

Müller, Kirill, and Hadley Wickham. 2020. Tibble: Simple Data Frames. https://CRAN.R-project.org/package=tibble.

R Core Team. 2020. R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/.

Wickham, Hadley. 2019. Tidyverse: Easily Install and Load the ’Tidyverse’. https://CRAN.R-project.org/package=tidyverse.

Wickham, Hadley, Winston Chang, Lionel Henry, Thomas Lin Pedersen, Kohske Takahashi, Claus Wilke, Kara Woo, Hiroaki Yutani, and Dewey Dunnington. 2020. Ggplot2: Create Elegant Data Visualisations Using the Grammar of Graphics. https://CRAN.R-project.org/package=ggplot2.

Wickham, Hadley, Romain Francois, Lionel Henry, and Kirill Muller. 2020. Dplyr: A Grammar of Data Manipulation. https://CRAN.R-project.org/package=dplyr.

Wickham, Hadley, and Lionel Henry. 2020. Tidyr: Tidy Messy Data. https://CRAN.R-project.org/package=tidyr.

Wickham, Hadley, Jim Hester, and Romain Francois. 2018. Readr: Read Rectangular Text Data. https://CRAN.R-project.org/package=readr.

  1. https://bookdown.org↩︎

  2. https://coursera.com↩︎

  3. https://cran.r-project.org/↩︎