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R语言笔记——使用tableone包快速绘制科技论文中基线表格

R语言笔记——使用tableone包快速绘制科技论文中基线表格

作者: Snown123 | 来源:发表于2020-05-04 08:21 被阅读0次

    科研汪A:基线表格制作起来真丫麻烦!

    科研汪B:神奇的tableone包可以帮助我们这群苦逼科研汪快速制作基线表哟。

    一、科技论文中Table1(基线资料表)的常见结构和相应统计学方法

    image

    二、使用R语言tableone包快速制作Table1

    1.读入数据

    数据,提取码:xqpv。数据库结构见示例数据库

    library(tableone)
    mydata <- readxl::read_excel('Table 1示例数据库.xlsx')
    View(mydata)
    str(mydata)
    

    2.查看数据集变量名称

    dput(names(mydata))
    

    c("low", "age", "lwt", "race", "smoke", "ptl", "ht", "ui", "ftv",
    "bwt", "smoke_plus_ht", "Nsmoke", "Nht")

    3.指定表格中的变量

    vars <- c("age", "lwt", "race", "smoke", "ptl", "ht", "ui", "ftv", "bwt")
    #以low作为分组变量,所以不加入表格中
    

    4.指定分类变量

    factorvars <- c("race", "smoke", "ptl", "ht", "ui", "ftv")
    

    5.使用CreatTableone函数创建初步表格并查看

    tableone_groups <- CreateTableOne(vars = vars, #指定纳入的变量
                                      strata = 'low', #指定分组变量#若不指定则对总体分析做表#
                                      data = mydata, #指定数据集
                                      factorVars = factorvars) #指定分类变量
    
    tableone_groups #生成初步表格
    
    
    初步表格

    6.通过查看初步表格,指定非正态连续变量

    nonnormalvars = c("lwt", "bwt")
    

    7.指定哪些变量采用Fisher确切法(建议所以分类变量均使用Fisher确切法)

    exactvars <- c("race", "smoke", "ptl", "ht", "ui", "ftv")
    

    8.制定最终表格,使用print函数

    table1_groups <- print(x = tableone_groups, #指定表格
                           contDigits = 1, #连续变量保留1位小数
                           #catDigits、contDigits、pDigits三个参数设置分类变量、连续变量和P值保留几位小数位#
                           nonnormal = nonnormalvars, #指定非正态连续变量
                           exact = exactvars,  #指定需要Fisher确切法统计的变量
                           showAllLevels = FALSE,  #TRUE则显示所有分类变量水平的频数和百分比
                           noSpaces = TRUE, #删除用于对齐的空格
                           printToggle = FALSE) #不展示输出结果
    
    

    9.写出表格

    write.csv(table1_groups, file="Table 1_groups.csv")
    
    image

    10.再绘制总人群的基线特征并写出

    tableone_overall <- CreateTableOne(vars = vars, #指定纳入的变量
                                        data = mydata, #指定数据集
                                        factorVars = factorvars) #指定分类变量
    
    table1_overall <- print(x = tableone_overall, #指定表格
                            contDigits = 1, #连续变量保留1位小数
                            nonnormal = nonnormalvars, #必不可少
                            showAllLevels = FALSE,  
                            noSpaces = TRUE, #删除用于对齐的空格
                            printToggle = FALSE) #不展示输出结果
    
    write.csv(table1_overall, file="Table1_overall.csv")
    
    image

    11.把两个表格内容合并起来就完成了

    image

    最后的工作就是对输出的EXCEL表格进一步修饰了,我想大家就比较熟悉啦。

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