在R中为tbl_summary创建一个函数 tbl_summary 是R 语言中 gtsummary 包的一个函数,用于创建表格摘要统计。这个函数可以快速地为数据集中的每个变量生成描述性统计,并且可以轻松地定制表格的外观和内容。下面是如何在 R 中为 tbl_summary 创建一个函数的示例: 基础概念 tbl_summary 函数通过接收一个数据框(data fra...
在R中,将tbl_summary导出为png的替代方法是使用ggplot2包和ggsave函数。tbl_summary是一个用于生成表格摘要的函数,通常用于统计分析和数据可视化。 下面是将tbl_summary导出为png的替代方法的步骤: 首先,确保已经安装了ggplot2包。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装: 代码语言:txt 复制 install.packages("ggplot2"...
## [25] scales_1.2.0 checkmate_2.1.0 commonmark_1.8.0 ## [28] systemfonts_1.0.4 digest_0.6.29 rmarkdown_2.14 ## [31] svglite_2.1.0 base64enc_0.1-3 pkgconfig_2.0.3 ## [34] htmltools_0.5.2 dbplyr_2.2.0 fastmap_1.1.0 ## [37] rlang_1.0.2 readxl_1.4.0 rstudioapi_0.13 #...
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?): 3. 制作logistic回归结果的表格 关于tbl_regression()函数的详细功能,请参考帮助系统: 4. 将表格导出到word...
I have the follow code to display multiple statistics. I need to display the confidence interval too, but the code display the CI in the wrong line, I would like to display in same line thatmean(sd)are displayed. library(gtsummary)iris%>%select(Sepal.Length,Sepal.Width,Species)%>%tbl_s...
When you print output from thetbl_summary()function into the R console or into an R markdown document, the.$table_bodydata frame is formatted using the instructions listed in.$table_styling. The default printer converts the {gtsummary} object to a {gt} object withas_gt()via a sequence ...
r gtsummary 使用gtsummary版本1.7.0,我正在制作一个包含连续变量的一些统计数据的表: library(gtsummary) library(dplyr) dat <- data.frame(x = 1:100, y = c(rep("A", 50), rep("B", 50))) dat %>% tbl_summary( by = y, type = x ~ "continuous2", statistic = x ~ c("{mean}", ...
R语言的survey包为此提供了一系列强大的工具,其中tbl_svysummary函数就是一个用于生成复杂抽样设计数据的摘要统计表的实用工具。 二、tbl_svysummary的基本使用 首先,我们需要加载survey包并创建一个survey.design对象。这个对象包含了我们的数据和抽样设计信息。以下是一个简单的例子: R library(survey) data(api) d...
corr… categor… Fold level Neit… 18 (7… 6 (5.… 12 (1… 4 Fold chisq.test.no.corr… categor… Fold level R on… 120 (… 64 (5… 56 (4… # ℹ 4 more variables: test_result<list>, statistic<dbl>, parameter<int>, # p.value<dbl> ...
4.交叉表:计算两个分类变量之间的频数分布,如列联表、R×C表等。 5.关联分析:使用卡方检验、Fisher精确检验等方法,分析两个分类变量之间的关联性。 6.假设检验:对两个样本均值进行t检验,或使用Mann-Whitney U检验比较两组样本的分布。 【具体应用场景】 在不同场景下,可根据需求选择合适的统计方法。例如: 1...