R语言绘制基线资料表

已于 2024-01-10 17:53:44 修改
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分类专栏： 神经影像合集-Freesurfer/FSL/R/python R语言数据分析/可视化/机器学习/临床预测模型 磁共振数据分析/临床预测模型/机器学习/深度学习 文章标签： R 统计
于 2024-01-07 22:00:51 首次发布
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本文介绍了如何利用R语言进行基线资料的可视化，通过详细的步骤和实例，展示了如何绘制出清晰、有效的基线数据图表，对于理解和分析统计数据具有实用价值。

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#转换数据类型
    mydata <- data %>%        # 创建新数据集新变量
        #note
            #Age=Age,     #连续变量
            #Gender = factor(Gender, levels = c(1, 2),labels = c("Male","Female"))                           #分类变量

        transmute(
            Groups= factor(data$Groups)
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数据解释如下：low 是否是小于2500g早产低体重儿，age 母亲的年龄，lwt 末次月经体重，race 种族，smoke 孕期抽烟，ptl 早产史（计数），ht 有高血压病史，ui 子宫过敏，ftv 早孕时看医生的次数，bwt 新生儿体重数值。假设咱们想race为研究目标，因为它是分类变量，咱们最好把它转成因子，因为scitb包有一定对数据类型的判定能力，如果你的分类变量类别大于5个，而你不转成因子的话，它可能自动判定为连续变量，处理方式不一样的，所以这里最好自己设定一下。
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转载自品略图书馆http://www.pinlue.com/article/2020/05/1618/3910522418136.html 转自医学统计与R语言 install.packages("tableone") install.packages("survival") library(tableone) library(survival) str(pbc) #以pbc数据集为例 varsToFactor <- c("status","trt","ascites","hepa..
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### 使用 R 语言创建逆概率加权 (IPW) 处理前后的基线对比表格 为了实现这一目标，可以利用 `twang` 和 `survey` 这两个强大的 R 包来计算 IPW 并生成相应的统计表格。以下是具体方法： #### 加载必要的库 ```r library(twang) library(survey) library(gtsummary) ``` #### 准备数据集并定义协变量 假设有一个名为 `data` 的数据框，其中包含治疗指示符 `treat` 及其他协变量。 ```r # 假设 data 是已经加载的数据框 head(data) # 定义用于 PS 模型的协变量列表 covariates <- c("age", "sex", "income", "education") ``` #### 计算倾向得分和权重 通过 `ps()` 函数拟合逻辑回归模型以估计个体接受干预的概率即倾向得分，并基于此得到稳定化后的逆概率加权。 ```r # 创建 ps 对象 ps_model <- ps(treat ~ age + sex + income + education, data = data) # 获取平衡诊断摘要 bal.table(ps_model)[^1] # 提取标准化后的 IPWs ipw_weights <- get.weights(ps_model, stop.method = "es.mean")$weights ``` #### 构建调查设计对象 使用 `svydesign()` 来指定抽样设计方案以及应用上述计算所得的权重向量。 ```r # 设定无聚类结构下的简单随机样本设计 design_pre_ipw <- svydesign(ids=~1, weights=~1, data=data) # 应用 IPW 后的设计 design_post_ipw <- update(design_pre_ipw, weights=ipw_weights) ``` #### 利用 gtsummary 自动生成描述性统计表 最后一步是调用 `tbl_summary()` 或者更高级别的汇总功能来自动生成美观易读的 HTML 表格形式展示两组间差异情况。 ```r # 不带 IPW 的原始数据总结 table_unweighted <- tbl_summary( data, by="treat", statistic = list(all_continuous() ~ "{mean} ({sd})", all_categorical() ~ "{n} / {N}") ) # 经过 IPW 调整之后的新版统计数据概览 table_weighted <- tbl_summary( design_post_ipw, by="treat", statistic = list(all_continuous() ~ "{mean} ({se})", all_categorical() ~ "{p}%"), missing_text = "(Missing)" ) # 输出结果到控制台查看效果 print(table_unweighted) print(table_weighted) ```
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