在R中使用gtsummary的复杂汇总表

，gtsummary是一个用于生成高质量、可定制的汇总表的R包。它提供了一种简单而灵活的方式来创建复杂的汇总表，包括描述性统计、分组统计、交叉表、多变量分析等。

gtsummary的优势在于其易用性和灵活性。它提供了一套直观的函数和参数，使得用户可以轻松地创建各种类型的汇总表。同时，gtsummary还支持自定义主题和样式，使用户能够根据自己的需求定制表格的外观。

在使用gtsummary创建复杂汇总表时，可以按照以下步骤进行操作：

安装和加载gtsummary包：使用install.packages("gtsummary")安装gtsummary包，并使用library(gtsummary)加载包。
准备数据：将需要进行汇总的数据准备好，并确保数据的格式正确。
创建汇总表：使用tbl_summary()函数创建汇总表。可以通过添加不同的参数来指定需要进行汇总的变量、分组变量、统计指标等。
定制汇总表：使用不同的函数和参数来定制汇总表的外观和内容。例如，可以使用add_p()函数添加显著性检验结果，使用add_n()函数添加样本量信息等。
输出汇总表：使用as_gt()函数将汇总表转换为gt对象，并使用print()函数打印汇总表。

下面是一个示例代码，演示了如何使用gtsummary创建一个复杂的汇总表：

# 安装和加载gtsummary包
install.packages("gtsummary")
library(gtsummary)

# 准备数据
data <- read.csv("data.csv")

# 创建汇总表
summary_table <- data %>%
  tbl_summary(
    by = group_var,
    missing = "no",
    statistic = list(all_continuous() ~ "{mean} ({sd})",
                     all_categorical() ~ "{n} / {N} ({p}%)")
  )

# 定制汇总表
summary_table <- summary_table %>%
  add_p(test = all_continuous() ~ t.test,
        comparisons = list(c("group1", "group2")),
        pvalue_fun = ~style_pvalue(.x, digits = 2)) %>%
  add_n()

# 输出汇总表
summary_table %>%
  as_gt() %>%
  print()

在这个示例中，我们使用了一个名为data.csv的数据集，并根据group_var变量进行分组汇总。汇总表中包含了所有连续变量的均值和标准差，以及所有分类变量的频数、样本量和百分比。我们还使用了t.test函数对连续变量进行了两组间的显著性检验，并使用style_pvalue函数对p值进行了格式化处理。最后，我们将汇总表转换为gt对象，并打印出来。

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