【亲测免费】 gtsummary 项目教程

1. 项目介绍

gtsummary 是一个用于创建出版级数据摘要和分析结果表的 R 包。它提供了优雅且灵活的方式来生成分析和摘要表，适用于各种数据集和回归模型。gtsummary 能够自动检测连续、分类和二分变量，并计算适当的描述性统计量，同时支持自定义格式和样式。

2. 项目快速启动

安装

首先，确保你已经安装了 R 环境。然后，使用以下代码安装 gtsummary 包：

install.packages("gtsummary")

如果你想安装开发版本，可以使用以下代码：

install.packages("pak")
pak::pkg_install("ddsjoberg/gtsummary", dependencies = TRUE)

基本使用

以下是一个简单的示例，展示如何使用 gtsummary 生成一个数据摘要表：

library(gtsummary)

# 加载示例数据集
data(trial)

# 生成摘要表
table1 <- trial |> tbl_summary(include = c(age, grade, response))

# 显示表格
table1

3. 应用案例和最佳实践

案例1：生成描述性统计表

假设你有一个包含患者年龄、性别和治疗反应的数据集，你可以使用 tbl_summary 函数生成一个描述性统计表：

table2 <- tbl_summary(
  trial,
  include = c(age, grade, response),
  by = trt,  # 按治疗组分组
  missing = "no"  # 不单独列出缺失数据
) |>
  add_n() |>  # 添加总观察数列
  add_p() |>  # 添加组间差异检验
  modify_header(label = "**Variable**") |>  # 更新列标题
  bold_labels()  # 加粗标签

table2

案例2：生成回归模型结果表

假设你有一个逻辑回归模型，你可以使用 tbl_regression 函数生成一个回归结果表：

mod1 <- glm(response ~ trt + age + grade, trial, family = binomial)
t1 <- tbl_regression(mod1, exponentiate = TRUE)

t1

4. 典型生态项目

gtsummary 通常与其他 R 包一起使用，以增强其功能和灵活性。以下是一些常见的生态项目：

• gt: gtsummary 依赖于 gt 包来生成 HTML 表格。gt 提供了丰富的表格样式和格式化选项。
• broom: gtsummary 使用 broom 包来整理回归模型的输出，使其更易于处理和展示。
• labelled: 用于处理数据标签和变量标签，使数据更易于理解和解释。

通过结合这些生态项目，gtsummary 能够生成更加复杂和美观的表格，满足各种数据分析和报告需求。