有没有办法抑制R中tbl_regression函数的p值？

在R中，tbl_regression函数是由tidyverse包中的broom包提供的一个用于回归分析的函数。它可以用于生成回归模型的摘要统计信息，包括系数估计、标准误差、置信区间和p值。

要抑制tbl_regression函数的p值，可以通过设置显著性水平的方式来实现。在统计学中，显著性水平通常设置为0.05或0.01，表示在这个水平上，p值小于该值时，我们认为结果是显著的。

下面是一个示例代码，展示了如何使用tbl_regression函数并设置显著性水平为0.01：

library(tidyverse)
library(broom)

# 假设你已经有了一个数据框df，其中包含了你的自变量和因变量

# 运行回归分析
model <- lm(y ~ x1 + x2 + x3, data = df)

# 使用tbl_regression函数生成回归模型的摘要统计信息
summary <- tbl_regression(model)

# 设置显著性水平为0.01
summary <- summary %>% mutate(p.value = ifelse(p.value < 0.01, "<0.01", p.value))

# 打印结果
print(summary)

在上述代码中，我们首先加载了tidyverse和broom包，然后假设你已经有了一个数据框df，其中包含了你的自变量和因变量。接着，我们运行了回归分析，并使用tbl_regression函数生成回归模型的摘要统计信息。最后，我们使用mutate函数将p值小于0.01的结果替换为"<0.01"，以达到抑制p值的目的。

需要注意的是，这种抑制p值的方法仅仅是一种展示方式，不会改变实际的统计结果。在进行统计分析时，仍然需要根据显著性水平来判断结果的显著性。

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