利用R包绘制统计表格-tableone-stargazer

经过测试tableone 与stargazer两个R包十分好用，举例代码如下：

1.tableone：#代码来自《R语言与医学统计图形》

install.packages("tableone")

library("tableone")

set.seed(2017) #生成测试数据集

age<-sample(30:90,200,replace=TRUE)

gender<-sample(c('Male','Famale'),200,replace=TRUE)

cholesterol<-rnorm(200,140,30)

head(cholesterol)

BMI<-rnorm(200,27,8)

Smoking<-sample(c('yes','no'),200,replace = TRUE)

SBP<-rnorm(200,130,20)

education<-sample(c('High','middle','low'),200,replace = TRUE)

income<-sample(c('High','middle','low'),200,replace=TRUE)

dt<-data.frame(age=age,gender=gender,cho=round(cholesterol,2),bmi=round(BMI,2),smoking=Smoking,sbp=round(SBP,2),edu=education,income=income)

> vars<-names(dt)

> catvars<-c('gender','smoking','edu','income') #存放分类变量，后面的统计方法会和连续变量有区别，需要提前声明。

> table1<-CreateTableOne(vars=vars,data=dt,factorVars=catvars)

vars<-c('age','cho','sbp','bmi','smoking','edu','income')

 table2<-CreateTableOne(vars,dt,catvars,strata=c('gender'))#分层变量，后面会按照分层变量分开进行统计

2.stargazer 这个R包的统计结果格式更加清晰，适合科研文章的数据统计：

仍然是引用上面的测试数据，后续代码如下：

install.packages("stargazer")

library(stargazer)

> stargazer(dt, type = "text", title="Descriptive statistics", digits=1, out="table1.txt")