可以说，掌握R语言，利用其强大的统计分析和可视化功能，对提高医疗质量、强化患者安全、降低风险、降低医疗成本等方面发挥无与伦比的巨大作用。现在市面上有很多流行的统计和作图软件，如 SAS、SPSS、Stata 等。为何要选择 R 呢？具体来讲，R 有如下优势。

R语言在“临床诊断”的应用

在临床医学中，医生的一项重要任务是判断就诊者是否患病，以便采取适当的进一步行动。临床检测结果常被用于指导临床决策，因此，对临床诊断试验的质量评价尤为重要。

用于描述检测质量的统计学指标有：灵敏度、特异度、预测值、正确率和似然比等。通常最简单的诊断结果是根据检验指标的测定值将受试对象分成真阳性（a）、假阳性（b）和假阴性（c）、真阴性（d）两组。

对于这类检验指标的评价，通常是对检验结果与目前公认的最准确的诊断方法，即金标准 （gold standard）作比较，以正确区分“有病”和“无病”。而灵敏度和特异度是反映真实性最重要和不可缺少的指标。

灵敏度（sensitivity）是指患者检测结果为阳性的百分率，也称真阳性率：

灵敏度=a/（a+c）*100%

特异度（specificity）是指未患病的人检测结果为阴性的百分率，也称真阴性率：

特异度=d/（b+d）*100%

在实际应用中，我们往往只知道试验的结果，并据此作出临床判断，但并不知道受试者究竟是否是患者。因此，我们需要了解检验结果预测疾病的能力，如阳性结果中真正的患者的比例是多少。

阳性预测值（positive predictive value）是指在检测结果呈阳性的情况下受试者患病的比例：

阳性预测值=a/（a+b）*100%

阴性预测值（negative predictive value）是指在检测结果为阴性的情况下受试者不患病的比例：

阴性预测值=d/（c+d）*100%

灵敏度和特异度反映了检测方法的判断能力不受患病率的影响，但受到疾病严重程度等患者特征的影响。而预测值受到患病率的影响，患病率越低，阳性预测值越低，而阴性预测值越高。这时，最好来图解灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值。

假设在一项研究中有 100 名患者和 100 名非患者。某一检测试验的灵敏度为 80%，特异度为 90%。数据可以描述如下：

由此得到不同患病率下的灵敏度和特异度示意图：

图a中，灵敏度是左侧红色部分的相对高度（80%），特异度是右侧白色部分的相对高度（90%）。阳性预测值是指左侧红色部分相对于所有红色部分所占的比例，在此例中为 80/(80 + 10) ≈ 88.9%。阴性预测值是指右侧白色部分相对于所有白色部分所占的比例，在此例中为 90/(20 + 90) ≈ 81.8%。

事实上，左侧部分的相对宽度反映了这种疾病的患病率。在此例中，两个组的数目相等，所以患病率为 50%。灵敏度和特异度的计算限定在每一列中，因此它们与患病率无关。如果不考虑研究的设定条件，尤其是在社区研究中，患病率通常远远低于 50%。

图b表示的患病率较低，因为左侧部分的宽度仅为两列加起来的总宽度的5%。灵敏度（80%）和特异度（90%）与前例一致，但阳性预测值现在要小得多。患病组（左侧）的红色部分面积不到总的红色面积的一半，阳性预测值仅为 80/(80 + 190) ≈ 29.6%。

在患病率为 5%的情况下，检测结果呈阳性的人患病的可能性不到 30%。在社区或人群中对一种罕见疾病进行临床诊断必须谨慎，因为结果实际上可能反映的是其他类似疾病的情况。

降低患病率对阴性预测值也有一定影响。在图b中，右侧白色部分的面积占绝对大的比重。阴性预测值为 1710/(1710 + 20) ≈ 98.8%。这比之前的 81.8%有所升高。但是，阴性检测结果可能不会对临床排除疾病的倾向决定有太大的影响。因此，患病率很低的筛查检测中，很少用到阴性预测值。

以上就是临床诊断试验中的二分类结果的评价指标，而R语言在医学中的应用远不止这些，像比如截断值、ROC曲线、SPSS、样本量计算、Meta分析等。