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生物医学或其他研究论文中的“表一”多为基线特征的描述性统计。使用R单独进行统计，汇总，然后结果复制到excel表中，耗时耗力且易错！ tableone包“应运而生”，可以非常简单快捷的解决这个问题，重点是学习成本很低，大概几分钟？ 一 载入数据，R包## install.packages("tableone")
library(tableone)
library(survival)
data(pbc)
head(pbc)  二 单组汇总1 汇总整个数据集 对pbc整个数据集进行描述汇总，使用CreateTableOne()即可 tab1 <- CreateTableOne(data = pbc)
print(tab1)  由于数据中的分类变量是数值形式，所以分类变量展示的也是均值（标准差）。 2 设置变量类型dput(names(pbc)) # 输出据集变量名称
## 需要汇总的变量
myVars <- c("time", "status", "trt", "age", "sex", "ascites", "edema", "bili", "copper", "ast", "stage")
## 需要转为分类变量的变量
catVars <- c("status", "trt", "ascites", "stage")
## Create a TableOne object
tab2 <- CreateTableOne(vars = myVars, data = pbc, factorVars = catVars)
print(tab2, showAllLevels = TRUE)  showAllLevels = TRUE 会展示分类变量的所有分类因子的结果。
此处随意选择一些变量进行功能展示, 分类变量显示计数和百分比 。 3 非正态分布变量由于默认连续变量呈正态分布，因此上面的连续变量均表示为均数＋标准差。 实际数据中的非正态分布数据，可通过nonnormal指定，则此变量展示为中位数（四分位数）。 #假设"bili","ast","copper"非正态分布
biomarkers <- c("bili","copper","ast")
print(tab2, nonnormal = biomarkers)  可见"bili","ast","copper"均用中位数（四分位数）表示；如果设置nonnormal = TRUE，则所有变量都按非正态分布处理。 三 多组汇总1 分组统计实际结果中，通常需要对数据集按照某个变量的分组进行汇总。下面展示使用trt进行分组汇总： tab3 <- CreateTableOne(vars = myVars, strata = "trt" , data = pbc, factorVars = catVars)
tab3  注意NA不作为分组 结果可看出，对trt进行分组且对每一组均进行了汇总，且统计输出了检验的P值。 检验方法：分类变量默认使用卡方检验（chisq.test()）；连续变量默认使用方差分析（oneway.test()），当两组时方差分析等用于t检验。 2 定义检验方式非正态性的数据展示方式为中位数（四分位数），检验方式也最好不使用T检验： 非正态分布的连续变量使用kruskal.test()检验，两组间比较时，kruskal.test()和wilcox.test()等效； 分类变量可使用fisher.test()进行fisher精确检验，通过exact（）指定进行fisher精确检验的变量。 #addOverall 添加Overall信息
tab4 <- CreateTableOne(vars = myVars, strata = "trt" , data = pbc, factorVars = catVars,
addOverall = TRUE )
#exact设置fisher精确检验的变量
print(tab4, nonnormal = biomarkers, exact = "stage")  四 导出结果write.csv一键导出结果
tab4Mat <- print(tab4, nonnormal = biomarkers, exact = "stage", quote = FALSE, noSpaces = TRUE, printToggle = FALSE, showAllLevels = TRUE)
## 保存为 CSV 格式文件
write.csv(tab4Mat, file = "myTable.csv")  随便套用了一个表格格式，可以在excel中弄成喜（文）欢（章）的样式，这个自己发 参考资料： https://cran./web/packages/tableone/vignettes/introduction.html PS：有个交流的讨论组，想沟通交流的，后台回复”入群“。 ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ 精心整理（含图版）|R语言生信分析，可视化，你要的全拿走，建议收藏！
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