使用 gtsummary 包将总 N 的 f 变量添加到 tbl_regression

Question

我试图在 tbl_regression table 的每个变量中添加一个包含观察总数的列。在 tbl_summary 中，函数 add_n() 允许您这样做。但是，在 tbl_regession 中，此选项并不直接。

我试图通过在 tbl_regression 的 modify_header 函数中包含 N 参数来做到这一点，但这里的问题是变量中的级别也有变量的 N。例如，使用下面的代码，Species 变量有 150 个观测值，Species 的所有级别的 N 等于 150（见下图).有没有办法让 Species 变量有 N 而不是级别？非常感谢任何帮助。

# load packages
library(gtsummary)
theme_gtsummary_compact()

# build model
mod <- lm(Petal.Width ~ Species + Petal.Length, data = iris) %>%
  tbl_regression(exponentiate = TRUE) %>%
  modify_header(update = list(
  estimate ~ '**Coefficient**',
  ci~ '**95% CI**',
  N ~ '**N**'
))

mod

Answer 1

add_n() 函数包括来自模型的观察值的数量，并且还可以报告分类变量中的 Ns。这里有一些例子。所有示例都使用 kable 而不是 gt 打印，以准确显示在 reprex 中。

library(gtsummary)
packageVersion("gtsummary")
#> [1] '1.4.0'

# build model
tbl <- 
  lm(Petal.Width ~ Species + Petal.Length, data = iris) %>%
  tbl_regression() %>%
  bold_labels()

# add N to the header
tbl %>%
  modify_header(update = label ~ "**Characteristic (N = {n})**") %>%
  as_kable()

Characteristic (N = 150)	Beta	95% CI	p-value
Species
setosa
versicolor	0.44	0.23, 0.64	<0.001
virginica	0.84	0.55, 1.1	<0.001
Petal.Length	0.23	0.16, 0.30	<0.001

# add N to variable label rows
tbl %>%
  add_n() %>%
  as_kable()

Characteristic	N	Beta	95% CI	p-value
Species	150
setosa
versicolor		0.44	0.23, 0.64	<0.001
virginica		0.84	0.55, 1.1	<0.001
Petal.Length	150	0.23	0.16, 0.30	<0.001

# add N to variable label and level rows
tbl %>%
  add_n(location = "level") %>%
  as_kable()

Characteristic	N	Beta	95% CI	p-value
Species
setosa	50
versicolor	50	0.44	0.23, 0.64	<0.001
virginica	50	0.84	0.55, 1.1	<0.001
Petal.Length	150	0.23	0.16, 0.30	<0.001

^{由 reprex package (v2.0.0)}

于 2021-04-15 创建

使用 gtsummary 包将总 N 的 f 变量添加到 tbl_regression

Adding total N's f variable to tbl_regression using gtsummary package

r

gtsummary