# 创建一个示例数据框data<-data.frame(x=c(1,2,3,4,5),y=c(2,3,5,4,6))# 线性模型model<-lm(y~x,data=data)# 将模型结果转化为数据框summary_table<-tidy(model)# 输出结果print(summary_table) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 在执行上述代码后,您将得到...
summary(tableOne) #进一步指定非正态变量, #也可以增加“exact = c("status", "stage")”指定需要精确检验的分类变量,必须在这里指定这个参数 table1<-print(tableOne, nonnormal = c("SBP","DBP"),#指定非正态变量 cramVars = "hepato",#用于显示二级分类变量的两个水平 smd = TRUE,#是否展示标准化均...
在R语言中绘制表格的包我们介绍了非常多,除了专门绘制基线资料表的compareGroups/tableone/table1,还介绍了绘制普通表格的gt,以及扩展包gtExtra。gtsummary包是专门用来画表格的,高度自定义的多种选项,快速绘制发表级表格。可用于总结汇总数据集、多种模型等。 快速绘制描述性统计表格、基线资料表(例如医学期刊常见的表1...
运行上面的代码,一个带随机截距的增长混合模型就拟合好了,我们看结果: summarytable(gmm1, gmm2, gmm3) 可以看到随机截距增长混合模型输出和和潜增长模型的差别就在于多了一个随机效应的方差协方差矩阵,在我们的结果中,类别2的截距方差为0.306,类别1的截距方差为0.306*1.12=0.343 以上就是随机截距增长混合模型。
##上面过程可以用下面的代码实现summary(Veg[,c("R","ROCK","LITTER")])summary(Veg[,c(5,6,7)]) table函数 Deer<-read.table(file="Deer.txt",header=TRUE)names(Deer)str(Deer) image.png table统计每个项目的观察值数目 table(Deer$Farm) ...
Dev.` = sapply(summary_results, function(x) if (length(x) > 6) x[7] else NA) ) # 注意:如果某些列的summary结果中没有标准差(Std. Dev.),则对应位置为NA 3. 使用write.table或write.csv函数将数据框导出为表格文件 最后,我们可以使用write.table或write.csv函数将数据框导出为表格文件。 R...
在R里键入summary(聚类结果对象名)可以获得聚类结果相关数量信息列表。 summary()的信息有助于解读和比较聚类的结果。 1. 同表型相关 一个聚类树内两个对象之间的同表型距离是两个对象在同一组分类水平内的距离。 任意两个对象,在聚类树上从一个对象向上走,到达与另外一个对象交汇节点向下走,势必会到达第二个对象...
tbl_summary(table1_data, by = trt) %>% add_p()# 添加p值 按照默认的形式,p值是通过Wilcoxon rank sum test 和Pearson's Chi-squared test计算得出(见表格的注脚部分)。 关于tbl_summary()函数的详细内容,可以参考R自带的帮助系统(如何使用R语言自带的帮助功能?): ...
Table 11, Evidence summary table (cohort studies): Multimodal pain management - Pain Management Interventions for Hip Fracture - PubMed Health All citations generated from electronic or hand searching and expert nominated studies were pooled into a single database (Figure 2). Of these 9,357 cita...
{n} / {N} ({p}%)") ) # 定制汇总表 summary_table <- summary_table %>% add_p(test = all_continuous() ~ t.test, comparisons = list(c("group1", "group2")), pvalue_fun = ~style_pvalue(.x, digits = 2)) %>% add_n() # 输出汇总表 summary_table %>% as_gt() %>% ...