亚组分析 使用jstable,只要1行代码即可!!! library(jstable) res <- TableSubgroupMultiCox( # 指定公式 formula = Surv(time, status) ~ rx, # 指定哪些变量有亚组 var_subgroups = c("sex","age","obstruct","perfor","adhere", "differ","extent","surg","node4"), data = df #指定你...
亚组(subgroup)是指临床研究中所有研究对象的一个子集。亚组分析一般是根据研究对象的基线特征进行分组,然后在每个亚组内进行统计分析,例如不同种族、不同年龄、不同性别、是否抽烟、是否合并某种疾病等。亚组分析的目的在于观察干预措施或暴...
如果亚组分析,需要调整其他协变量进行多因素回归分析,可以在协变量设置这里选择"自定义"。 接着在下拉框中,勾选需要调整的协变量。 接着,就直接出现一份较为简洁的森林图了! 3、图形美化 接着,平台将R语言复杂的参数,全部转为了菜单式操作,从布局—颜色和区间—文字修改!全部支持自定义调整! 通过调整后,这个...
本文介绍了使用R语言进行亚组分析交互作用的实现流程。首先,我们需要导入所需的R包和数据;然后,进行数据预处理,例如去除缺失值和分组;接下来,构建线性模型,考虑交互作用效应;最后,通过检验交互作用的显著性和解释效应,得出结论。希望这篇文章能够帮助到刚入行的小白开发者。
R软件系列:实现单个率的Meta分析 亚组分析一般用于寻找异质性来源,但本实例中异质性并不大。谨以此为例,依然进行亚组分析演示,考虑到治疗方法中药物不同可能导致异质性,顾将此变量作为分组依据进行亚组分析,添加亚组分析代码byvar = subRCT,代码及图形如下: ...
R语言是一种广泛应用于数据分析和统计建模的编程语言。其中,亚组logistic分析是一种常用的数据分析方法,用于研究自变量对因变量的影响。本文将介绍如何使用R语言进行亚组logistic分析,并通过代码示例展示其基本操作和应用场景。 什么是亚组logistic分析? 亚组logistic分析是一种应用于二分类问题的统计方法。它可以帮助我们...
本期介绍使用R语言制作亚组分析三线表及其森林图。 注:由于未能找到专门做亚组分析的包或相关代码,本期代码是小编根据以往所学而写的,算是抛砖引玉了,之后有更好更简洁的代码时会及时更新本文。 载入R包和数据 #1.载入包library(survival)library(plyr)##制作table1library(tableone)##制作森林图library(forestplo...
不分亚组的分析 亚组分析 画森林图 准备数据 使用survival包中的colon数据集用于演示,这是一份关于结肠癌患者的生存数据,共有1858行,16列,共分为3个组,1个观察组+2个治疗组,观察他们发生终点事件的差异。 各变量的解释如下: id:患者id study:没啥用,所有患者都是1 ...
R语言亚组分析及森林图绘制 本来找了好久没找到可以实现这个功能的R包,都打算自己写个包了,没想到这几天找到了! 完美实现COX回归和logistic回归的亚组分析,除此之外,还支持svyglm、svycoxph的结果,并且数据结果可直接用于绘制森林图,连NA和各种空行都给你准备好了!
用R语言的forestplot包画亚组分析森林图 图2. 还原图中的数据并整理成固定格式。前四列均为字符串形式,后三列分别是:HR值的点估计、95%可信区间下限、上限,均为数值型变量。当数据导入R语言,最后三列空格处会自动填充为NA,表示缺失。 3. R语言代码及代码解读 ...