R| compareGroups一行代码完成组间比较

懒麻蛇 2021-08-18

1971

最近发现一个做人口统计学的R包——compareGroups，（一直很懒，一直在找）基本上实现一行代码。

library(compareGroups) # load compareGroups package
data(predimed) # load example data
head(predimed) # read the first six rows
复制

找了个predimed公开数据演示, 前6行的数据, 连续变量有符合正态分布和非正态的：

一行代码就可以

tab <- descrTable(group ~ . , 
        predimed,hide.no="no", 
        method=c(wth=NA, p14=NA))
复制

group ~ . : 表示的是将group作为分组变量,对data.frame里所有的变量都进行统计。

method 是指定变量的分布, 1指定为正态分布, 2指定为非正态, NA是自动根据Shapiro-Wilks检验来计算正态性。

hide.no用来隐藏某些yes/no分类变量中no的比率。

tab <- descrTable(group ~sex+age+bmi+smoke+htn, predimed, 
                hide = c(sex = "male"), 
                hide.no="no",method=c(Age=NA, bmi=NA), 
                subset=age>60)
复制

如果只选定部分变量分析可在group~添加, 对于AD的研究，性别部分一般只看female的比率, 在hide里可以隐藏male, subset可以根据某个变量范围, 例子中可以只选择age > 60的被试。

CRAN上作者一直保持在更新，功能也很全面，例如:

show.p.overall = TRUE : 可以计算组间两两比较, 且可以展示多重比较校正后的p值。
method设定NA后，对于非正态连续，median[quantiles], 正态则均值标准差。
可以画分层后的基线特征表。
支持CSV/HTML/LaTeX/PDF/Markdown/Word/Excel输出,export2csv, export2word等等。

.................

使用也有几个局限:

部分期刊对于人口表有特别要求，可能不一定满足，但是对于多组，多变量的人口表，还是可以节省时间,也不会出错。
descrTable目前好像还不报道estimate和estimate的%95CI, 可能需要摸索下。

这是descrTable所有参数, 有兴趣自行探索。

descrTable(formula, 
          data, subset, 
          na.action = NULL, y = NULL, 
          Xext = NULL, selec = NA, 
          method = 1, timemax = NA, 
          alpha = 0.05, min.dis = 5, 
          max.ylev = 5, max.xlev = 10, 
          include.label = TRUE, Q1 = 0.25, Q3 = 0.75, 
          simplify = TRUE, ref = 1, ref.no = NA, 
          fact.ratio = 1, ref.y = 1, p.corrected = TRUE, 
          compute.ratio = TRUE, include.miss = FALSE, 
          oddsratio.method = "midp", chisq.test.perm = FALSE, 
          byrow = FALSE, chisq.test.B = 2000, 
          chisq.test.seed = NULL, Date.format = "d-mon-Y", 
          var.equal = TRUE, conf.level = 0.95, surv = FALSE, 
          riskratio = FALSE, riskratio.method = "wald", 
          compute.prop = FALSE, lab.missing = "'Missing'", 
          hide = NA, digits = NA, type = NA, 
          show.p.overall = TRUE, show.all, 
          show.p.trend, show.p.mul = FALSE, 
          show.n, show.ratio = FALSE, show.descr = TRUE, 
          show.ci = FALSE, hide.no = NA, digits.ratio = NA, 
          show.p.ratio = show.ratio, digits.p = 3, 
          sd.type = 1, q.type = c(1, 1), 
          extra.labels = NA, all.last = FALSE)
复制