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本篇內容主要講解“R語言tableone包怎么使用”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“R語言tableone包怎么使用”吧!
用一個例子看一下:
輸入1:
# 初次使用請先安裝install.packages('tableone')# 安裝后調用 # 查看一下數據集 head(dt,10) # 數據集是小編隨機編造的虛擬數據
輸出1:
# A tibble: 10 x 9 性別 年齡 是否飲酒 病理類型 分化程度 ALT AST 檢測 Group <chr> <dbl> <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> 1 女 44 是 病理類型 I型 22 21 8.29 實驗組 2 女 52 是 病理類型 I型 24 24 4.7 實驗組 3 男 55 否 病理類型 I型 30 32.3 6.8 實驗組 4 男 50 否 病理類型 I型 20 16 4.16 實驗組 5 女 64 是 病理類型 I型 13 8 10 實驗組 6 女 24 是 病理類型 I型 14.6 10.8 15 實驗組 7 男 66 否 病理類型 I型 51.6 22.3 8.32 實驗組 8 女 43 是 病理類型 I型 21 25 10.2 實驗組 9 女 52 是 病理類型 I型 16 18 10.2 實驗組10 女 44 是 病理類型 I型 19.9 13.2 11.9 實驗組
輸入2:
library(tableone)dput(names(dt)) # 查看數據的變量名
輸出2:
c("性別", "年齡", "是否飲酒", "病理類型", "分化程度", "ALT", "AST", "檢測", "Group")
輸入3:
# step1 創建對象tab1 <- CreateTableOne( vars = c("性別", "年齡", "是否飲酒", "病理類型", "分化程度", "ALT", "AST", "檢測"), # 所有要逆襲額變量 strata = "Group", # 指定分組 data = dt, # 指定數據集 factorVars = c("性別","是否飲酒","病理類型","分化程度") # 指定分類變量 )# step2 生成結果print(tab1, nonnormal = "檢測", # 指定不符合正態性檢驗的連續變量 exact = '是否飲酒', # 需要用fisher確切概率法的變量 showAllLevels = TRUE, # 展示多分類變量所有 level pDigits = 3, # P值小數點后的位數 quote = TRUE # 粘貼進入excel,分列即可。)# 完畢
連續變量默認正態,可以通過nonnormal指定為非正態。分類還可以通過exact指定哪些變量用fisher exact檢驗。pDigits輕松指定結果表格中的P值小數點位數。
輸出3:
"Stratified by Group" "" "level" "對照組" "實驗組" "p" "test" "n" "" " 101" " 94" "" "" "性別 (%)" "男" " 64 ( 63.4) " " 50 ( 53.2) " " 0.195" "" "" "女" " 37 ( 36.6) " " 44 ( 46.8) " "" "" "年齡 (mean (SD))" "" "56.06 (8.60)" "55.18 (9.06)" " 0.488" "" "是否飲酒 (%)" "否" " 49 ( 48.5) " " 38 ( 40.4) " " 0.313" "exact" "" "是" " 52 ( 51.5) " " 56 ( 59.6) " "" "" "病理類型 (%)" "病理類型" " 101 (100.0) " " 94 (100.0) " " NA" "" "分化程度 (%)" "III型" " 4 ( 4.0) " " 7 ( 7.4) " " 0.228" "" "" "II型" " 14 ( 13.9) " " 7 ( 7.4) " "" "" "" "I型" " 83 ( 82.2) " " 80 ( 85.1) " "" "" "ALT (mean (SD))" "" "21.01 (7.08)" "22.32 (7.92)" " 0.224" "" "AST (mean (SD))" "" "18.70 (11.87)" "21.23 (10.18)" " 0.113" "" "檢測 (median [IQR])" "" "40.25 [23.00, 52.83]" "26.70 [15.21, 48.37]" " 0.009" "nonnorm"
到此,相信大家對“R語言tableone包怎么使用”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是億速云網站,更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續學習!
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