Among jamovi Team

I am happy to be among @jamovistats team :)https://t.co/3nSReBrch5#RStats #opensource #jamovi #Statistics #Biostatistics@raviselker @jjjjonathon @damiandropmann pic.twitter.com/K3aooyuX6q

— Serdar Balcı (@serdarbalci) June 7, 2020

#jamovi #ggstatsplot #rstats #ClinicoPath

R-project, paket bağımlılığı, ve ölçüm kriterlerine dair

"It depends - A dialog about dependencies" adlı yazıyı tavsiye ederim.

 

R-project kullanırken, paket hazırlarken kullandığımız, üstüne bina ettiğimiz, yaslandığımız, bağımlı olduğumuz diğer paketleri nasıl tespit edeceğimizi, bunları nasıl dengeli ve verimli kullanabileceğimizi anlatıyor.

 

Bunlar için geliştirilen itdepends paketinden örnekler verilen yazının son cümlesi şu:

 

Finally it is important to remember Goodhart’s Law

When a measure becomes a target, it ceases to be a good measure.

 

Eğer bir ölçüm hedef haline geliyorsa, artık o ölçüm iyi bir ölçüm değildir. Bunu okuyunca codecoverage’ların, codeclass’ların yanısıra performans değerlendirmelerinin, yatak doluluk oranlarının, biyopsi sürelerinin, ekonomik göstergelerin nasıl manipüle edilebildiği konusunda düşünmeye başladım. 

Son 70 yılın PubMed makale konuları

Buna benzer bir çalışmayı patoloji makalelerinde yapmış, USCAP'te sunmuştuk.

Şimdi yeniden veritabanını kurup bu grafiğe benzer bir grafiği de hazırlamak istiyorum.

R'da ve app ile nasıl yapılacağına dair bir örnekler buldum:

• Animated sorted bar chart with bars overtaking each other

• Bar Chart Race
  

• How to make “bar chart race” visualisations without coding

https://www.youtube.com/watch?v=6z9_fjCuQtE
This is how diseases were studied in the past 70 years.
We have analyzed over 29,000,000 articles and 250GB of data.
Computational Systems Biology Laboratory (csbiology.com).

Tangram tablo yapmanın kolay yolu

Bu yıl ulusal ve uluslararası kongrelerde sunulacak çalışmalara yardım etmeye devam ettim. Malum bir süredir kongrelere sadece bu şekilde katılabiliyorum.

Bu "analiz" ya da abstract döneminde en çok Tangram Table Grammar Examples paketini kullandım.
Basit bir kod ile tüm tabloları oldukça kolaylıkla oluşturmak mümkün.

Üstelik oldukça havalı, NEJM ve Lancet formatında tablolar yapılabiliyor :)

Geliştiricisi de çok yardımsever. Bir sürü soruma GitHub'da cevap verdi.

R ile nasıl web sayfası hazırlanır

Creating websites in R

R giriş dersi hazırlıkları

R-project kullanımı için bazı kodları derlemeye başlamıştım: https://sbalci.github.io/MyRCodesForDataAnalysis/

Şimdi bu kodları düzenleyip ders anlatılabilir hale getirmeye başladım. Eğer altyapısını oluşturabilirsek bunları online ders olarak da anlatacağım.

Hazırlık aşamasındaki dersin linki şu:
https://sbalci.github.io/MyRCodesForDataAnalysis/R-Giris.nb.html

R Markdown'da PubMed'e referans vermek

R Markdown'da PubMed'e referans vermek mümkün. bunun için RefManageR paketini kullanmak gerekiyor.
Benim yazabildiğim kod şöyle:

```{r PubMed references}
PMID_25783680 <- RefManageR::ReadPubMed("25783680", 
database = "PubMed")
cit_25783680 <- paste0(PMID_25783680$title, " ", 
PMID_25783680$journal, " ", "PMID: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/?term=", 
PMID_25783680$eprint, " ", "doi: https://doi.org/", 
PMID_25783680$doi)
```
My next citation is here^[`r cit_25783680`].

http://markup.su/highlighter/

Otomatik olarak R ile günlük analiz yapıp git ile güncelleyin

Bu kodları çok farklı sayıda blog ve yazıdan derledim :)

Hedefim şu. Elimde bir R Markdown ya da R Notebook dökümanı var. Bunu belirli periyotlarla çalıştırıp güncel analizi git komutları ile github sayfama yüklemek istiyorum.

Böylece belirli bir API'den çektiğim veriyi belirli periyotlarla analiz edebileceğim.
Bu şekilde PubMed verisi üzerinde güncel analizlerimi oluşturmaya başladım.

Örnek otomatik analizler:
https://sbalci.github.io/pubmed/SchedulePubMedAnalysis.nb.html 

Örnek PubMed analizleri:
https://sbalci.github.io/ResearchOnBibliography/

1) R-project kodunu belirli periyotlarla çalıştırmak için RStudio'nun eklentilerini kullanıyorum:

cronR: A simple R package for managing your cron jobs.

Böylece aşağıdaki R dosyasını otomatik olarak belirli periyotlarla çalıştırmak mümkün.

2) Otomatik çalışan bu R kodunu kullanarak analizimi içeren R Markdown dosyasını çalıştırıp html çıktısını oluşturuyorum:

library(rmarkdown)
library(pander)
rmarkdown::render(input = "ScheduledAnalysis.Rmd",
output_format = "html_notebook",
output_file = "docs/ScheduledAnalysis.html",
quiet = TRUE)

3) Aynı R kodu içinde rstudioapi paketi ile de comand line, bash, terminal komutlarını da otomatik olarak çalıştırmak mümkün. Böylece git push da aynı anda yapılabiliyor.

library(rstudioapi)
CommitMessage <- paste("updated on ", Sys.time(), sep = "")
gitCommand <- paste("git add . \n git commit --message '",
CommitMessage,
"' \n git push origin master \n", sep = "")
gitTerm <- rstudioapi::terminalCreate(show = FALSE)
rstudioapi::terminalSend(gitTerm, gitCommand)

I want to run an #rstats R Notebook document periodically for a @ncbi_pubmed @NCBI @nlmtechbulletin PubMed bibliographic analysis then update my webpage. This will be an API based reproducible report. Follow the thread and please let me know your suggestions.

— Serdar Balcı (@serdarbalci) June 30, 2018

Türkiye adresli patoloji yayınlarında en sık kullanılan MeSH terimleri ve anahtar kelimeler

Türkiye adresli patoloji yayınlarında en sık kullanılan MeSH terimleri ve yazarların tanımladığı anahtar kelimelerin analizi ile uğraşıyordum. Edirect ve R Markdown kullanarak yaptığım analizi ve kodları şuradan bulabilirsiniz:

https://sbalci.github.io/pubmed/MeSH_Terms_Pathology_Articles_From_Turkey.html

Tekrarlanabilir ve otomatik raporlar

Şöyle birşey düşünün,

Pankreas patolojisi ile ilgileniyorsunuz. "Bizim pankreas serisi ne durumda" diye merak ettiniz. Yaptığınız şey birkaç düğmeye basmak, ve o zamana kadar bölümünüzde rapor edilen pankreas vakalarının yaş, cinsiyet, tümör çapı, tümör tipi, evre, derece, lenf nodu durumu vesair bilgileri sağ kalım grafikleri ile word dökümanı olarak oluşturuluveriyor.

Bu hayal değil. Yapılabilir.

Makul bir bilgi işlem çalışanı, CAP ve AJCC'ye uygun doldurulması zorunlu yapılandırılmış patoloji raporları, ana veri tablosuna erişim, biraz SQL, biraz R, biraz da R Markdown kullanarak bunu yapmak işten bile değil.



Branding and automating your work with R Markdown – RStudio


Genetik sonuçlarıyla da entegre edelim madem o kadar istiyorsunuz :)

Küresel Sağlık ve Toplum Sağlığı İçin Araştırma Yöntemleri

Bu video kanalı küresel sağlık ve toplum sağlığı için araştırma yöntemlerinden bahsediyor:

Global Health with Greg Martin


Bu videoda ise R tanıtımı, t-test, ggplot ve lineer model tanıtılıyor:

R programming for beginners – statistic with R (t-test and linear regression) and dplyr and ggplot

StackOverFlow kitap haline dönüşürse

StackOverFlow'da yazılan yazıların derlemesi ile kitaplar oluşturulmuş:

Programming Notes for Professionals books
https://goalkicker.com/

Kitaplar yeni gönderilerle güncelleniyormuş.

Ben R için olan kitaba hızlıca baktım:
https://goalkicker.com/RBook/

Bence dizayn ve içerik olarak gayet güzel olmuş.

readxl paketi ile R'a veri yüklemek

readxl paketi ile R'a veri yüklemenin anlatıldığı webinar



What’s new with readxl – RStudio

Biraz SPSS, biraz Excel, biraz R : BlueSky Statistics

İstatistik için ücretsiz bir program arıyor, biraz SPSS'e benzesin, biraz Excel, biraz da R olsun diyorsanız BlueSky Statistics'i bir denemenizi öneririm:

http://www.blueskystatistics.com/

• Overview of BlueSky Statistics

• Getting Started with BlueSky Statistics

• Model fitting and scoring with BlueSky Statistics

• KNN with BlueSky Statistics

• Market Basket Analysis and Associate rules with BlueSky Statistics

• Using dialog editor to create dialogs and richly formatted output with BlueSky Statistics

• Creating more sophisticated dialogs with dialog editor

• Creating a dialog for a data manipulation command with BlueSky Statistics

• Creating a dialog for a graphics command with BlueSky Statistics

RCode, yeni bir R arayüzü

R için yeni bir arayüz (GUI) olan RCode denemeye başladım: https://www.pgm-solutions.com/rcode

Bu arayüzün en dikkat çekici tarafı veriyi arayüz içinde düzenleyebilmek.

Grafik fonksiyonlarını henüz denemedim.

SPSS'ten R'a veri aktarırken değişken etiketleri

SPSS'den R'a veri aktarırken değişken etiketlerini aktarmakta zorluk çekiyordum. Değişken etiketleri ve değer etiketleri düzgün bir şekilde aktarılmıyor, sadece rakamlar aktarılıyordu. Bunu engellemek için excel ya da csv'ye aktarıp tekrar R'a aktarınca da bu sefer string ile uğraşmak zorunda kalıyordum.

Bunu Jamovi'de de yaşadım ve geliştiricilerle bunu tartıştım: Value Labels are not preserved when data imported from SPSS #487  Jamovi'de yaşadığım sorunun nedeni SPSS'te verileri ordinal ve nominal olarak doğru kodlamayışımmış.

RStudio ile varsayılan yükleme haven paketi ile. Ancak haven paketi ile de değer etiketleri ve değişken etiketlerini aktarmak zor. Bu etiketleri mutlaka aktarmak istiyorum, çünkü Jamovi'nin oluşturduğu sytax bunları kullanıyor ve ben bazı analizleri tekrar kolayca yapmak için Jamovi syntax'ını RNotebook'a aktarmak istiyorum.

Bunu tekrar tekrar yapmak benim için kolaylık olsun diye aşağıdaki kodu hazırladım. Benzer sorunları olanlar da faydalanır umarım.

Yağmacı (Yırtıcı) Dergiler

Predatory Journals diye nam salan, sizden para tırtıklayan, bilimsel kaygıdan çok daha fazla ticari kaygı ile yönetilen dergiler var. Bunları tespit etmek kolay değil. Hele yayın baskısı altında (Publish or Perish) bunların tuzağına düşmek işten bile değil. Bazen de ekmek parası uğruna "verelim parasını, kadroyu alalım" düşüncesi de oluyor.

Predatory'nin Türkçesi için 'yırtıcı'dan daha çok 'yağmacı' daha uygun gibi geldi bana.

Bu konuda değişik listeler ve çalışmalar var. Bunlardan birinde makale bir interaktif web sayfasına (shinyapp) dönüştürülmüş. Buradan bu dergileri arayıp bulmak mümkün:

Searching for Predatory Journals
http://www.msperlin.com/shiny/predatory/

İlgili makale:
Is predatory publishing a real threat? Evidence from a large database study
Perlin, M.S., Imasato, T. & Borenstein, D. Scientometrics (2018). https://doi.org/10.1007/s11192-018-2750-6
https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs11192-018-2750-6
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3067958

İlgili R paketi:
predatory: Tools for Detecting Predatory Publishers and Journals
https://cran.r-project.org/web/packages/predatory/index.html

SPSS'ten R'a geçerken

SPSS yerine R kullanmaya başlayanlar için öğrenme eğrisini geçerken yardımcı olabilecek bazı kurs ve paketler var:
SPSStoR paketi spss syntax dosyasını R koduna dönüştürüyor. Oluşan kod birebir değil, üzerinde çalışmak gerekiyor ama yine de ilk başlayanlar için epey bir fikir veriyor.
R package to convert SPSS syntax to R code https://github.com/lebebr01/SPSStoR

SPSS syntax oluşturmak için şu sayfada anlatılanları yapabilirsiniz:  SPSS Syntax Beginners Tutorial

Bu kurs da faydalı olabilir:  R for SAS, SPSS and STATA Users

R-project, kolay analizler için zor, zor analizler için kolay

R kullanmanın zor yanlarından daha önce bahsetmiştim.

"R: simple for complex tasks, complex for simple tasks" adlı yazı hislerime tercüman olmuş. Gerçekten de basit şeyleri yapabilmek için epey bir emek gerektiriyor.

Ama aynı verinin sürekli güncellenerek geldiği durumlarda, kodla çalışmak gerçekten çok iyi oluyor. Maalesef sütunların yerini değiştirip, yeni sütunlar eklendiğinde JASP ve Jamovi beklenen performansı veremiyor ve bazen çöküyor. Jamovi ve JASP'ın syntax dosyasını ayrıca vermemesi de tekrarlanabilirliği zorlaştırıyor.

En iyisi R'ı doğru dürüst öğrenmek.

R: simple for complex tasks, complex for simple tasks
https://ekonometrics.blogspot.com.tr/2018/03/r-simple-for-complex-tasks-complex-for.html
https://www.r-bloggers.com/r-simple-for-complex-tasks-complex-for-simple-tasks