R语言 gtsummary 汇总表

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本文详细介绍了R语言中gtsummary包的使用,包括安装、加载、创建汇总表的基本步骤,以及如何自定义汇总表的内容和外观,如添加变量标签、自定义汇总统计和隐藏不需要的变量。

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R语言 gtsummary 汇总表

在R语言中,gtsummary是一个强大的包,用于创建高质量的汇总表格。它提供了一种简单而灵活的方式来汇总和展示数据的统计信息。本文将介绍gtsummary包的基本用法,并提供相关的源代码示例。

安装和加载gtsummary包
要使用gtsummary包,首先需要安装它。可以使用以下代码在R中安装gtsummary包:

install.packages("gtsummary")

安装完成后,可以使用以下代码加载gtsummary包:

library(gtsummary)

创建汇总表
在创建汇总表之前,我们首先需要有一些数据。下面是一个示例数据集,其中包含了一些关于患者的基本信息和一些数值型变量的测量结果:

# 创建示例数据集
data <- data.frame(
  ID = c(1, 2, 3, 4, 5),
  Age = c(45, 52, 61, 39, 56),
  Sex = c("Male", "Female", "Male", "Female", "Male"),
  BMI = c(25.1, 29.8, 27.5, 31.2, 26.7),
  Cholesterol = c(180, 210, 190, 240, 200),
  Diabetes = c("No", "Yes", "No", "Yes", "Yes")
)
### 使用R语言创建基线表格 #### gtsummary包的应用 为了简化临床研究数据特征表的制作过程,`gtsummary` 包提供了便捷的方法来生成高质量的基线表格。此工具允许用户迅速构建汇总表、交叉列联表以及生存分析表等不同类型的数据展示形式[^1]。 ```r # 安装并加载gtsummary包 if (!require(gtsummary)) install.packages("gtsummary") library(gtsummary) # 创建简单的基线表实例 tbl_summary(data = survival::lung, by = sex, # 分组变量 statistic = list(all_continuous() ~ "{mean} ({sd})", all_categorical() ~ "{n} / {N}")) ``` 上述代码展示了如何利用 `gtsummary` 中的 `tbl_summary()` 函数根据性别对肺癌患者数据集 (`survival::lung`) 进行分组,并计算连续型和分类型变量的不同统计数据。 #### tableone包的功能概述 除了 `gtsummary` 外,在 R 语言环境中还有其他选项可用于创建基线表格,比如 `tableone` 包。该软件包专为医学领域设计,能够有效地处理多维数据集,并支持多种类型的统计测试以比较不同群体间的差异[^2]。 ```r # 清理环境并导入必要库 rm(list = ls()) if (!require(tableone)) install.packages("tableone") library(tableone) # 导入CSV文件作为样本数据源 aa <- read.csv('example_data.csv') # 构建基线表 tab <- CreateTableOne(vars = c("age", "sex"), data = aa, factorVars = "sex") print(tab, test = TRUE) ``` 这段脚本说明了怎样借助 `CreateTableOne()` 来建立一个包含年龄和性别的简单基线表,并执行显著性检验来评估两组间是否存在统计学意义上的差别。 #### compareGroups包的实际操作案例 对于更复杂的场景,则可考虑采用 `compareGroups` 包来进行更为精细的操作。例如,当面对来自 `survival` 库内的肺部疾病数据集时,可以通过指定特定参数自定义输出内容[^3]。 ```r # 加载所需资源 if (!require(compareGroups)) install.packages("compareGroups") library(compareGroups) # 利用内置数据集演示功能 descrTable(~., data = lung) ``` 这里给出的例子表明,只需一行简洁的命令即可调用 `descrTable()` 方法完成整个流程——既不需要手动编写复杂逻辑也不必担心格式问题。 综上所述,无论是初学者还是经验丰富的分析师都可以找到适合自己的解决方案来高效地准备用于发表的研究成果所需的基线表格。
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