当对两个分类变量上的连续变量使用gtsummary进行汇总时，如何添加每个类别的观察值数量？

在使用gtsummary进行汇总时，可以通过添加add_n()函数来显示每个类别的观察值数量。add_n()函数是gtsummary包中的一个函数，用于在表格中添加每个类别的观察值数量。

下面是一个示例代码，演示如何使用gtsummary包中的add_n()函数来添加每个类别的观察值数量：

library(gtsummary)

# 创建一个示例数据框
data <- data.frame(
  Category = c("A", "A", "B", "B", "B", "C"),
  Continuous_Var = c(10, 15, 20, 25, 30, 35)
)

# 使用tbl_summary()函数创建汇总表格，并使用add_n()函数添加每个类别的观察值数量
tbl <- tbl_summary(data, 
                   by = Category, 
                   missing = "no",
                   statistic = list(all_continuous() ~ "{mean} ({sd})"),
                   label = list(all_continuous() ~ "Mean (SD)")
)
tbl <- add_n(tbl, type = "row")

# 打印汇总表格
tbl

在上述代码中，我们首先加载了gtsummary包，并创建了一个示例数据框data，其中包含了两个分类变量Category和一个连续变量Continuous_Var。

接下来，我们使用tbl_summary()函数创建了一个汇总表格tbl，并通过by参数指定按照Category变量进行分组。我们还使用missing参数指定不显示缺失值的统计信息，使用statistic参数指定显示连续变量的均值和标准差，使用label参数指定显示的标签。

最后，我们使用add_n()函数将每个类别的观察值数量添加到汇总表格中，并将结果赋值给tbl变量。

通过打印tbl变量，我们可以看到生成的汇总表格，其中包含了每个类别的观察值数量。

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