library(compareGroups) # 加载包
## Warning: package 'compareGroups' was built under R version 3.6.3
testdata<-read.csv2("seerdev.csv",header = T,sep = ",")#读取外部csv格式数据并将数据赋值给testdata
testdata$age<-as.numeric(testdata$age)#把age变为数值型变量
testdata$sex<-factor(testdata$sex,labels=c("male","female"))#把sex变量因子化
testdata$agegroup<-ifelse(testdata$age>60,"older","young")
testdata$agegroup<-as.factor(testdata$agegroup)
testdata$diabetes<-as.factor(testdata$diabetes)
str(testdata)#查看数据集结构
## 'data.frame': 286 obs. of 11 variables:
## $ sex : Factor w/ 2 levels "male","female": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ age : num 51 60 60 51 35 48 72 67 58 63 ...
## $ BMIteam : int 2 0 0 0 0 5 0 3 0 3 ...
## $ diabetes: Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 ...
## $ heart : int 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 ...
## $ smoke : int 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 ...
## $ alchol : int 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 ...
## $ status : int 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 ...
## $ OS : int 22 63 4 60 77 75 8 33 13 72 ...
## $ team : int 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 ...
## $ agegroup: Factor w/ 2 levels "older","young": 2 2 2 2 2 2 1 1 2 1 ...
#有时我们需要绘制分层后的基线特征表，绘制分层基线特征表的函数为strataTable()函数。
#绘制很简单，先使用descrTable()函数绘制一个基线表，在使用strataTable()函数绘制分层基线表。
full.table<-descrTable(sex ~.-sex,
data = testdata)
full.table
##
## --------Summary descriptives table by 'sex'---------
##
## ___________________________________________
## male female p.overall
## N=237 N=49
## ˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉ
## age 54.9 (9.73) 54.6 (12.5) 0.834
## BMIteam 1.56 (1.38) 1.10 (1.49) 0.051
## diabetes: 0.555
## 0 197 (83.1%) 43 (87.8%)
## 1 40 (16.9%) 6 (12.2%)
## heart 0.04 (0.19) 0.04 (0.20) 0.928
## smoke 0.51 (0.50) 0.08 (0.28) <0.001
## alchol 0.37 (0.48) 0.02 (0.14) <0.001
## status 0.30 (0.46) 0.24 (0.43) 0.430
## OS 30.1 (19.0) 28.8 (18.9) 0.658
## team 0.40 (0.49) 0.41 (0.50) 0.925
## agegroup: 0.376
## older 69 (29.1%) 18 (36.7%)
## young 168 (70.9%) 31 (63.3%)
## ˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉ
strataTable(full.table, "agegroup")
## Warning in chisq.test(xx, correct = FALSE): Chi-squared approximation may be
## incorrect
##
## --------Summary descriptives table ---------
##
## ______________________________________________________________________________
## older young
## _________________________________ _________________________________
## male female p.overall male female p.overall
## N=69 N=18 N=168 N=31
## ˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉ
## age 66.3 (4.40) 67.2 (4.70) 0.441 50.3 (7.16) 47.2 (9.22) 0.083
## BMIteam 1.48 (1.41) 1.33 (1.71) 0.744 1.60 (1.37) 0.97 (1.35) 0.023
## diabetes: 0.534 0.744
## 0 46 (66.7%) 14 (77.8%) 151 (89.9%) 29 (93.5%)
## 1 23 (33.3%) 4 (22.2%) 17 (10.1%) 2 (6.45%)
## heart 0.07 (0.26) 0.11 (0.32) 0.644 0.02 (0.15) 0.00 (0.00) 0.045
## smoke 0.55 (0.50) 0.11 (0.32) <0.001 0.49 (0.50) 0.06 (0.25) <0.001
## alchol 0.38 (0.49) 0.06 (0.24) <0.001 0.36 (0.48) 0.00 (0.00) <0.001
## status 0.25 (0.43) 0.28 (0.46) 0.797 0.32 (0.47) 0.23 (0.43) 0.264
## OS 31.0 (16.9) 25.5 (14.5) 0.179 29.7 (19.9) 30.7 (21.0) 0.818
## team 0.25 (0.43) 0.33 (0.49) 0.496 0.46 (0.50) 0.45 (0.51) 0.898
## agegroup: . .
## older 69 (100%) 18 (100%) 0 (0.00%) 0 (0.00%)
## young 0 (0.00%) 0 (0.00%) 168 (100%) 31 (100%)
## ˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉ
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