本书主要介绍R软件的使用并侧重于Epicalc的学习。全书共二十七章，主要内容包括向量，数组、矩阵和表格，简单数据探索，暴发调查：时间的描述，优势比、混杂和交互作用，基础数据管理，散点图与线性回归，广义线性模型，有序分类Logistic回归，有序分类Logistic回归，处理大型数据集的策略等。

第1章 开始使用R软件

 安装

 Crimson编辑器

 Tinn-R

 开始使用R软件

 R的程序库和程序包

 Epicalc程序包

 更新程序包

 Rprofile.site

 在线帮助

 R作为计算器

 R命令的语法

 R对象

 字符或字符串对象

 在命令行中加入注释

 逻辑型：TRUE和FALSE

 使用&(逻辑与)进行逻辑连接

 使用(逻辑或)进行逻辑连接

 TRUE和FALSE的值

 参考文献

 练习

第2章 向量

 历史记录和对象保存

 连接对象

 系统数字向量

 通过一个索引向量来得到子集向量

 使用下标向量选择一个子集

 与批处理向量有关的函数

 非数值向量

 对向量中的元素排序

 从已有的向量创建一个因子变量

 缺失值

 练习

第3章 数组、矩阵和表格

 数组

 将向量折叠起来放到数组中

 使用下标提取元素、行、列和子矩阵

 向量捆绑

 数组转置

 数组的基本统计分析

 字符型数组

 具有相同长度的两个向量的隐含数组

 矩阵

 表格

 表格和数组的归纳

 列表

 练习

第4章 数据集

第5章 简单数据探索

第6章 日期和时间

第7章 暴发调查：时间的描述

第8章 暴发调查：风险评估

第9章 优势比、混杂和交互作用

第10章 基础数据管理

第11章 散点图与线性回归

第12章 分层线性回归

第13章 曲线相关

第14章 广义线性模型

第15章 Logistic回归

第16章 配对病例对照研究

第17章 多项分类Logistic回归

第18章 有序分类Logistic回归

第19章 Poisson和负二响回归

第20章 多水平模型简介

第21章 生存分析

第22章 Cox回归

第23章 有序分类Logistic回归

第24章 文件

第25章 处理大型数据集的策略

第26章 处理有关态度方面的数据

第27章 为撰写论文准备表格

Epicalc函数

Epicalc数据集

练习参考答案