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    2019-07-4

    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 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 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 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。加载后,看下数据的基本结构。

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    当态度变成形式展览_r 变成表格形式_当态度变成形式

    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);

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    2安装和加载R包 Gmisc

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    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

    r 变成表格形式_当态度变成形式展览_当态度变成形式

    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:

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    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r 变成表格形式,并进行分析,将结果储存在列表中:

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

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    当态度变成形式展览_当态度变成形式_r 变成表格形式

    然后就一键生成html表格

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    结果如下:

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    当然,有些情况下,需要多加一个分组标题栏( ),该怎么加呢?

    如下:

    r 变成表格形式_当态度变成形式展览_当态度变成形式

    image

    结果如下:

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    4导出结果

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    在R 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。

    r 变成表格形式_当态度变成形式_当态度变成形式展览

    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y的""参数设置为FALSE即可;

    ⒉ 显示缺失值。y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;“”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,y的""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,包,还有其他生成表格的R包(plyr等)r 变成表格形式,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。

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