R语言一键制作Table 1,就是这么简单!

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R语言一键制作Table 1,就是这么简单!,第1张

转自医学方

2019-07-4 Alexander

流行病学或者医学论文中,对研究对象基本情况的描述通常以表格的形式进行,并且放在结果部分的开头,即Table 1,主要内容是研究对象一般情况和研究变量或协变量的分组展示。

前几天文章修回过程中,花了两天时间分析数据,修改文章,其中有近1天的时间都在手动录入数据(从R studio里把分析结果整理到Excel或者word),这样除了花费时间外,还非常容易出错。之前一直想找时间通过R markdown把制作表格的过程程序化,可是效果并不理想。

这次痛定思痛,先从table 1开始,发现了几个不错的方法。其中一种个人觉得可读性和可编辑性都比较强,于是学习了一下,作为一个非常实用的工具分享给大家。

这里主要参考一篇博客Fast-track publishing using knitr: table mania,对细节进行了加工和注释。

1 数据的准备

数据主要来自于boot包的melanoma。加载后,看下数据的基本结构。

接下来对数据进行简单的整理,为后续分析做准备;

将分类变量定义为因子型并设置标签(这里建议设置一个新的变量,仅用于table 1的制作,不影响后续的分析);

2 安装和加载R包 Gmisc

后面两个包是加载“Gmisc”时要求加载的。

3 自定义函数、制作表格

根据已有函数自定义函数,并制作表格。定义一个函数,输入数据集的变量并得到该变量的统计结果:

函数定义完成后,建立一个空的列表,以储存每个变量的分析结果,并进行分析,将结果储存在列表中:

将所有结果merge到一个矩阵中,并建立rgroup(table1第一列的变量名) 和 n.rgroup(table 1第一列每个变量的行数):

结果如下:

当然,有些情况下,需要多加一个分组标题栏(column spanner),该怎么加呢?

如下:

结果如下:

4 导出结果

在R studio viewer窗口点击白色按钮,即可在浏览器中打开,然后复制粘贴到word可以进一步加工修饰。

是不是很刺激呢。

应该还有其他的导出方法,不过这个已经很方便了。

拓展功能选

⒈ 二分类变量只显示一个(比如男性和女性)。只要在getDescriptionStatsBy的"show_all_values"参数设置为FALSE即可;

⒉ 显示缺失值。getDescriptionStatsBy的"useNA"参数设置为"ifany",表示如果有缺失值就显示缺失值情况;如设置为“no”,表示始终不显示缺失值情况;“always”则表示无论是否有缺失值都显示缺失值情况;

⒊ Total一列是可以去掉的,getDescriptionStatsBy的"add_total_col"参数设置为FALSE即可。

不足之处

⒈ 差异性检验是采用非参的方法,虽然没有错,但是一般符合参数检验条件的数据还是要使用参数检验的方法,这里可以自行检验后再修改P-value;

⒉ Mean (SD)的展示形式有个括号感觉有点别扭,还不知道怎么去掉,有方法的小伙伴欢迎分享交流。

另外有一些其他的制作table 1的R包,比如table 1(R包的名字)包,tableone包,还有其他生成表格的R包(plyr等),个人浏览下来感觉这个最容易理解和掌握,其他包的功能有兴趣的可以再自行挖掘对比。

原文链接: https://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1562230826&ver=1707&signature=Og8lYPNfFi99QvnQb8OAtkTIo75N9G0JHqvpXxLS5aRpqRcnlgtxXJAMtfgxB8kAK8vinKSxdO6A1qxNy-4k8AyE9wUMYKSarBLDydWO-vazmCNPJIAa5GfaBiFIghaO&new=1

最简单的方法,数据框的名称,加上你要提取的列数,示例如下:

需要注意的是,如果只提取单列的话,得到的数据就变成了一个vector,而不再是dataframe的格式了。

描述统计是统计学重要的一部分内容,尤其是在医学中的应用更广。很多医学、或者做统计的SCI文章,开头就是统计的内容,一般是由三线表的方式呈现的。之前我也只会用excel统计然后自己制作表格,但这样效率很慢。这里我们介绍一个R包---table1,可以非常简单快速的完成统计工作,并制出三线表!

安装包和示例数据

数据就是一般的描述数据,性别、status都是用数字表示的

对数据进行转化,将sex等换成字符

之后作图,分组用status,table1函数的用法具体可参考帮助函数!一般格式为~不同变量+变量+......|分类变量,data。

如果用性别做分类变量,则效果如下。

还可以为变量加上单位或者改变变量名

最后得到的表格可以复制,直接粘贴到PPT或者AI中进行编辑整理!

下节我们将继续说说table1制作统计表并添加统计分析,以及对表格的各种样式调节!