2 El Kitabı ve verileri indirme

2.1 Çevrimdışı el kitabı indirme

İnternet erişiminiz olmasa bile bu el kitabını web tarayıcınızda görüntüleyebilirsiniz. Bunun için HTML dosyalarını indirmeniz gerekmektedir. Epi R El Kitabını çevrimdışı kullanmayı düşünüyorsanız, bilmeniz gereken gereken birkaç nokta mevcut:

Dosyaları açtığınızda resimler ve İçindekiler’in yüklenmesi bir veya iki dakika sürebilir.
Çevrimdışı kitabın düzeni biraz farklıdır - solda İçindekiler Tablosu olan uzun bir alan görecekseniz. Belirli terimleri aramak için Ctrl+F (Cmd-F) tuşlarını kullanabilirsiniz.
İnternet bağlantınızı kesmeden önce uygun R paketlerini kurmanıza yardımcı olması için Önerilen paketler sayfasına bakın.
Tüm örnek verileri içeren R paketinizi epirhandbook kurun. (kurulum işlemi aşağıda açıklanmıştır)

El Kitabını iki farklı yoldan indirebilirsiniz:

İndirme linkini kullanarak

Linke hızlıca erişebilmek için, bu linki sağ fare tuşunuzla tıklayın link ve “Farklı Kaydet” seçeneğini seçin.

Mac kullanıyorsanız, Cmd’ye basılı tutarak farenizle tıklayın. Cep telefonu kullanıyorsanız, bağlantıyı basılı tutun ve “Bağlantıyı kaydet”i seçin. Kitap cihazınıza indirilecektir. Görseller olmadan HTML kodu içeren bir ekran görürseniz, yukarıdaki talimatları uyguladığınızdan emin olun veya ikinci seçeneği deneyin.

R paketimizi kullanın

Sizin için epirhandbook adında bir R paketi tasarladık. El kitabını bilgisayarınıza indirebilmek için download_book() adlı bir fonksiyon oluşturduk. Bu fonksiyonu R programınızda kullanabilirsiniz.

Bu pakette ayrıca get_data() adlı bir fonksiyon da mevcuttur. Bu fonskiyonla tüm örnek verileri bilgisayarınıza indirebilirsiniz.

Github sayfamızdan appliedepi epirhandbook R paketini indirmek için aşağıda verdiğimiz kodu kullanabilirsiniz. İndireceğiniz bu paket CRAN’da olmadığı için (Github’da kayıtlı) p_install_gh() özel fonksiyonunu kullanmanız gerekecektir.

# Epi R El Kitabı paketinin en son sürümünü indirin
pacman::p_install_gh("appliedepi/epirhandbook")

Şimdi, mevcut R oturumunuzda kullanmak üzere paketi yükleyin:

# paketi kullanmak için yükleyin
pacman::p_load(epirhandbook)

Ardından, el kitabını bilgisayarınıza indirmek için paketin download_book() (boş parantez ile) fonksiyonunu çalıştırın. RStudio kullandığınızı varsayarsak, dosyaları kaydetmeden önce konumu seçmenize izin veren bir pencere açılacaktır.

# çevrimdışı el kitabını bilgisayarınıza indirin
download_book()

2.2 Örnek bazlı verileri indirme

El kitabındaki örnekleri “takip etmek” için örnek veri ve çıktıları indirebilirsiniz.

R paketimizi kullanma

Tüm verileri indirmenin en kolay yolu, R paketimiz olan epirhandbook kurmaktır. Bu paket tüm örnek verileri bilgisayarınızda seçtiğiniz bir klasöre kaydeden get_data() fonksiyonunu içerir.

R paketini epirhandbooku kurmak için aşağıdaki kodu çalıştırın. Paketimiz CRAN’da bulunmamaktadır. Bu yüzden kurmak için p_install_gh() fonksiyonunu kullanın. Parantez içindeki referans, Github organizasyonumuza (“appliedepi”) ve epirhandbook proje adına atıfta bulunnmaktadır.

# Epi R El Kitabı paketinin en son sürümünü indirin
pacman::p_install_gh("appliedepi/epirhandbook")

Şimdi, mevcut R oturumunuzda kullanmak üzere paketi yükleyin:

# paketi kullanmak için yükleyin
pacman::p_load(epirhandbook)

Bu işlemlerin ardından, örnek verileri bilgisayarınıza indirmek için paketin get_data() fonksiyonunu kullanın. Örnek verilerin tamamını indirmek için get_data("all") komutunu çalıştırın veya yalnızca bir dosyayı almak için tırnak işaretleri içinde ilgili dosya adı ve uzantısını yazın.

Veriler paketle birlikte indirilmiş olacaktır. Burada yapmanız gereken tek şey bilgisayarınızda indireceğiniz klasörü belirlemektir. İndirme konumunu seçmenize izin veren bir açılır pencere karşınıza çıkacaktır. Örnek veri ve çıktılar dahil yaklaşık 30 dosya olduğundan indirme konumunda yeni bir “veri” klasörü oluşturmanızı öneririz.

# tüm örnek verileri bilgisayarınızdaki bir klasöre indirin
get_data("all")

# bilgisayarınızdaki bir klasöre yalnızca belli bir satırın verilerini indirin
get_data(file = "linelist_cleaned.rds")

# belirli bir dosyayı bilgisayarınızdaki bir klasöre indirin
get_data("linelist_cleaned.rds")

İstediğiniz dosyayı bilgisayarınıza kaydetmek için get_data()yı kullandıktan sonra, yine de onu R’a aktarmanız gerekecektir. Ayrıntılar için İçe ve dışa aktar sayfasına bakabilirsiniz.

Dilerseniz bu el kitabında kullanılan tüm verileri Github sayfamızın “data” klasöründe inceleyebilirsiniz.

Tek tek indirme

Bu seçenek, dosyaya özel bir bağlantı veya R komutu aracılığıyla Github sayfamızdan dosyaları sırasıyla indirmeyi içermektedir. Bazı dosya türleri indirme düğmesine izin verirken, diğerleri bir R komutuyla indirilebilir.

Vaka satır listesi

Aşağıdaki linkler, outbreaks paketindeki ebola_sim uygulama veri kümesinde yer alan kitabın ekibi tarafından genişletilen kurgusal bir Ebola salgına aittir.

“Ham” satır listesini indirmek için tıklayın (.xlsx). “Ham” vaka satır listesi, dağınık veriler içeren bir excel tablosudur. [Verileri temizleme ve temel işlevler] sayfasını takip etmek için bunu kullanabilirsiniz.
“Temiz” satır listesini indirmek için tıklayın (.rds). Bu el kitabının satır listesini kullanan diğer tüm sayfaları için bu dosyayı kullanabilirsiniz. Rds dosyası, sütun sınıflarını koruyan R’a özgü bir dosya türüdür. Bu, verileri R’a aktardıktan sonra temizlik yapma ihtiyacını azaltır.

Diğer dosyalar:

“Temiz” satır listesini Excel dosyası olarak indirmek için tıklayın
Temizleme sayfasının bir kısmı bir “temizleme sözlüğü” (.csv dosyası) kullanır. Aşağıdaki komutları çalıştırarak doğrudan R’a yükleyebilirsiniz:

pacman::p_load(rio) # rio paketini kurun/yükleyin

# dosyayı doğrudan Github'dan içe aktarın
cleaning_dict <- import("https://github.com/appliedepi/epirhandbook_eng/raw/master/data/case_linelists/cleaning_dict.csv")

Sıtma sayısı verileri

Bu veriler, yaş grubu, tesis ve güne göre sıtma vakalarının kurgusal sayılarıdır. Rds dosyası, sütun sınıflarını koruyan R’a özgü bir dosya türüdür. Bu, verileri R’a aktardıktan sonra temizlik yapma ihtiyacını azaltır.

Sıtma sayılarını (.rds dosyası) indirmek için tıklayın.

Likert ölçekli veri

Bunlar, [Demografik Piramitler ve Likert Ölçekleri] sayfasında kullanılan likert tarzı bir anketten alınan kurgusal verilerdir. Aşağıdaki komutları çalıştırarak bu verileri doğrudan R’a yükleyebilirsiniz:

pacman::p_load(rio) # rio paketini kurun/yükleyin

# dosyayı doğrudan Github'dan içe aktarın
likert_data <- import("https://raw.githubusercontent.com/nsbatra/Epi_R_handbook/master/data/likert_data.csv")

Esnek pano

Aşağıda [R Markdown ile Kontrol Panelleri]’ndeki sayfayla ilişkili dosyaya bağlantılar verilmiştir:

Salgın panosu ile ilgili R Markdown’ı indirmek için linke sağ fare tuşuyla tıklayın (Mac için Cmd + tıkla) ve “Farklı Kaydet” seçeneğini seçin.
HTML kontrol panelini indirmek için linke sağ fare tuşuyla tıklayın (Mac için Cmd + tıkla) ve “Farklı Kaydet” seçeneğini seçin.

Temaslı İzleme

Temaslı İzleme sayfası, aşağıdaki örnek verileri kullanarak kişi izleme verilerinin analizini göstermektedir. Go.Data. Sayfada kullanılan veriler aşağıdaki linklere tıklanarak .rds dosyaları olarak indirilebilir:

Vaka inceleme verilerini (.rds dosyası) indirmek için tıklayın.

Temaslı kayıt verilerini (.rds dosyası) indirmek için tıklayın.

Temaslı takip verilerini (.rds dosyası) indirmek için tıklayın.

NOT: Diğer yazılımlarda (örn. KoBo, DHIS2 Tracker, CommCare) yapılandırılmış temaslı izleme verileri farklı görünebilir. Bu sayfa için alternatif örnek veri veya içeriğe katkıda bulunmak isterseniz lütfen bize ulaşın.

İPUCU: Go.Data kullanmak istiyorsanız ve örneklerinizin API’sine bağlanmak istiyorsanız, İçe ve Dışa Aktarma sayfasına (API bölümü) ve Go.Data Uygulama Topluluğu’na bakabilirsiniz.

GIS

Şekil dosyaları, her biri farklı uzantıya sahip birçok alt bileşen dosyasına sahiptir. Bir dosya “.shp” uzantısına sahipken, bir diğeri “.dbf”, “.prj” vb. uzantıya sahip olabilir.

[GIS temel bilgileri] sayfası, sıkıştırılmış şekil dosyalarını indirebileceğiniz Humanitarian Data Exchange web sitesine ait bağlantıları barındırmaktadır.

Örneğin sağlık tesisi puan verileri buradan indirilebilir. “hotosm_sierra_leone_health_facilities_points_shp.zip” dosyasını indirin. Bilgisayarınıza kaydettikten sonra, klasörü “açın”. Farklı uzantılara sahip birkaç dosya göreceksiniz (örneğin “.shp”, “.prj”, “.shx”) - bunların tümü bilgisayarınızda aynı klasöre kaydedilmelidir. Ardından, R’a aktarmak için “.shp” dosyasının dosya yolunu ve adını sf paketinden st_read() fonksiyonuna ekleyin ([GIS temel bilgileri] sayfasında açıklandığı gibi)

Tüm örnek verileri indirmek için Seçenek 1’i izlediyseniz (R paketimiz epirhandbook aracılığıyla), şekil dosyalarının tamamı içeride olacaktır.

Alternatif olarak, şekil dosyalarını Github sayfamızdaki “data” klasöründen indirebilirsiniz (“gis” alt klasörüne bakın). Ancak, her bir alt dosyayı ayrı ayrı bilgisayarınıza indirmeniz gerekeceğini unutmayın. Github’da her bir dosyaya tek tek tıklayın ve “İndir” butonuna basarak indirin. Aşağıda örnek olarak, “sle_adm3” şekil dosyasının Github bölümünde kayıtlı birçok alt dosyadan oluştuğunu görebilirsiniz.

Filogenetik ağaçlar

Filogenetik ağaçlar sayfayasında, 299 Shigella sonnei örneğinin tüm genom dizilimi ve buna karşılık gelen vaka verilerinden (bir metin dosyası halinde) oluşturulan filogenetik ağacı Newick dosyası göreceksiniz. Belçika örneklerinden elde edilen veriler, ECDC EUPHEM asistanı tarafından yürütülen bir proje kapsamında üretilmiştir. Salmonella ve Shigella’dan elde edilen bu veriler Belçika NRC’si tarafından sağlanmaktadır.Bu veriler yayına dönüştürülme aşamasındadır. Kullanılan uluslararası veriler kamuya açık veri tabanlarına (ncbi) kayıtlı ve yayınlanmış verilerden elde edilmiştir.

“Shigella_tree.txt” filogenetik ağaç dosyasını indirmek için linke sağ fare tuşuyla tıklayın (Mac için Cmd + tıkla) ve “Farklı Kaydet” seçeneğini seçin.
Her örnekle ilgili ek bilgiler içeren “sample_data_Shigella_tree.csv” dosyasını indirmek için linke sağ fare tuşuyla tıklayın (Mac için Cmd + tıkla) ve “Farklı Kaydet” seçeneğini seçin.
Yeni oluşturulan altküme ağacını görmek için linke sağ fare tuşuyla tıklayın (Mac için Cmd + tıkla) ve “Farklı Kaydet” seçeneğini seçin.

Daha sonra sayfada açıklandığı gibi ape paketinden read.tree() ile .txt dosyalarını içe aktarabilirsiniz.

ape::read.tree("Shigella_tree.txt")

Standardizasyon

[Standartlaştırılmış oranlar] ile ilgili sayfaya bakın. Verileri doğrudan internetteki Github sayfamızdan aşağıdaki komutlarla R oturumunuza yükleyebilirsiniz:

# rio paketini kurun/yükleyin
pacman::p_load(rio) 

##############
# A Ülkesi
##############
# A ülkesi için demografi bilgilerini Github'dan içeri aktarın
A_demo <- import("https://github.com/appliedepi/epirhandbook_eng/raw/master/data/standardization/country_demographics.csv")

# A ülkesi için ölüm bilgilerini Github'dan içeri aktarın
A_deaths <- import("https://github.com/appliedepi/epirhandbook_eng/raw/master/data/standardization/deaths_countryA.csv")

##############
# B Ülkesi
##############
# B ülkesi için demografi bilgilerini Github'dan içeri aktarın
B_demo <- import("https://github.com/appliedepi/epirhandbook_eng/raw/master/data/standardization/country_demographics_2.csv")

# B ülkesi için ölüm bilgilerini Github'dan içeri aktarın
B_deaths <- import("https://github.com/appliedepi/epirhandbook_eng/raw/master/data/standardization/deaths_countryB.csv")


###############
# Referans
###############
# Referans demografik bilgileri Github'dan içeri aktarın
standard_pop_data <- import("https://github.com/appliedepi/epirhandbook_eng/raw/master/data/standardization/world_standard_population_by_sex.csv")

Zaman serileri ve salgın tespiti

[Zaman serisi ve salgın tespiti] sayfasında Almanya 2002-2011’de rapor edilen Campylobacter vakalarını surveillance R paketinde olduğu gibi kullanıyoruz. (ek bilgi: bu veri seti orijinalinden uyarlanmıştır, 2011’in son 3 aylık verileri demo amacıyla silinmiştir)

Almanya Campylobacter verilerini (.xlsx) indirmek için tıklayın.

Kitapta ayrıca Almanya 2002-2011 iklim verilerini kullanıyoruz (santigrat derece cinsinden sıcaklık ve milimetre cinsinden yağış bilgileri mevcut). Bu veriler, ecmwfr paketi kullanılarak EU Copernicus uydu yeniden analiz veri setinden indirilmiştir. Bunların hepsini indirmeniz ve zaman serisi sayfasında açıklandığı gibi stars::read_stars() ile içe aktarmanız gerekecektir.

Almanya Hava Durumu 2002 verilerini(.nc dosyası) indirmek için tıklayın.

Almanya Hava Durumu 2003 verilerini (.nc dosyası) indirmek için tıklayın.

Almanya Hava Durumu 2004 verilerini (.nc dosyası) indirmek için tıklayın.

Almanya Hava Durumu 2005 verilerini (.nc dosyası) indirmek için tıklayın.

Almanya Hava Durumu 2006 verilerini (.nc dosyası) indirmek için tıklayın.

Almanya Hava Durumu 2007 verilerini (.nc dosyası) indirmek için tıklayın.

Almanya Hava Durumu 2008 verilerini (.nc dosyası) indirmek için tıklayın.

Almanya Hava Durumu 2009 verilerini (.nc dosyası) indirmek için tıklayın.

Almanya Hava Durumu 2010 verilerini (.nc dosyası) indirmek için tıklayın.

Almanya Hava Durumu 2011 verilerini (.nc dosyası) indirmek için tıklayın.

Anket analizi

Anket analizi sayfası için MSF OCA anket şablonlarına dayalı kurgusal ölüm anketi verilerini kullandık. Bu kurgusal veriler “R4Epis” projesi kapsamında oluşturulmuştur.

Kurgusal anket verilerini (.xlsx) indirmek için tıklayın.

Kurgusal anket veri sözlüğünü (.xlsx) indirmek için tıklayın.

Kurgusal anket nüfus verilerini (.xlsx) indirmek için tıklayın.