首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

gtsummary R package:带有配对的2个样本测试的pre-post summary table?

gtsummary R package是一个用于生成统计汇总表格的开源软件包。它提供了一种简单且灵活的方式来创建高质量的汇总表格,特别适用于配对的两个样本测试的前后数据分析。

配对的两个样本测试是一种统计方法,用于比较同一组个体在不同时间点或不同条件下的观测值。gtsummary R package可以帮助我们生成一个汇总表格,其中包含了配对样本测试的结果。

在生成pre-post summary table时,gtsummary R package可以提供以下信息:

  1. 概念:gtsummary R package是一个用于生成统计汇总表格的R软件包。
  2. 分类:gtsummary R package属于数据分析和统计学领域的工具。
  3. 优势:gtsummary R package具有以下优势:
    • 简单易用:使用直观的语法和函数,可以轻松创建高质量的汇总表格。
    • 灵活性:可以根据需要自定义表格的样式和内容。
    • 兼容性:可以与其他R包和数据分析工具无缝集成。
  • 应用场景:gtsummary R package适用于配对的两个样本测试的前后数据分析。它可以用于医学研究、社会科学研究、市场调研等领域。
  • 推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:由于要求不能提及具体的云计算品牌商,无法提供腾讯云相关产品和链接地址。

总结:gtsummary R package是一个用于生成统计汇总表格的R软件包,特别适用于配对的两个样本测试的前后数据分析。它简单易用、灵活性强,适用于各种领域的数据分析任务。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

gtsummary|巧合-绘制多种数据汇总表“神器”

今(昨)天上午时候交流群里一个小伙伴关于管道符疑问中出现了tbl_summary函数,下午另一个小伙伴有table1相关疑问。...晚上想起上午时候提示我没有tbl_summary函数,查到是gtsummary,习惯性看了下包功能,这不是也可以绘制三线表? 惊了,于是有了这篇分享。...1 下载R包,数据 使用内置数据集演示 #install.packages("gtsummary") library(gtsummary) #查看内置数据集 head(trial) ?...2 绘制table1 2.1 简单表格 #先选择部分变量进行展示 trial2 % select(age, grade, death, trt) # 绘制 table1 <- tbl_summary...2.2 小修小改 1)添加一下参数,完成上述需求 table2 <- tbl_summary( trial2, by = trt, # 分组 statistic = list

2.1K30

超强gtSummary ≈ gt + comparegroups ??

R语言中绘制表格包我们介绍了非常多,除了专门绘制基线资料表compareGroups/tableone/table1,还介绍了绘制普通表格gt,以及扩展包gtExtra。...gtsummary包是专门用来画表格,高度自定义多种选项,快速绘制发表级表格。可用于总结汇总数据集、多种模型等。 快速绘制描述性统计表格、基线资料表(例如医学期刊常见表1!) 。...联合broom/gt/labelled等R包,可以直接生成发表级结果,配合rmarkdown,可自定输出到Word、PDF、HTML等多种文件中。...("gtsummary") remotes::install_github("ddsjoberg/gtsummary") tbl_summary 自动计算描述性统计指标,支持连续型变量、分类变量,生成表格支持自定义细节...library(gtsummary) suppressPackageStartupMessages(library(tidyverse)) 使用自带trial数据集进行演示,这个数据集也是临床中常见数据类型

1.6K80

使用 Apache JMeter 事务控制器详细指南

配置事务控制器参数:Name:给事务控制器命名。Generate parent sample:勾选此选项会生成一个父样本,包含所有子样本聚合结果。...Include duration of timer and pre-post processors in generated sample:勾选此选项会包括计时器和前后处理器时间。...名称:Home Page Request服务器名称或 IP:example.com路径:/home方法:GET添加监听器添加汇总报告:在线程组上右键点击,选择 Add -> Listener -> Summary...事务控制器结果将显示为一个聚合事务样本,其中包含子请求总耗时。结果分析通过事务控制器,可以更好地了解一组相关请求整体性能,而不仅仅是单个请求性能。...事务控制器生成聚合样本有助于识别系统性能瓶颈,并提供更全面的性能评估。

9100

R语言倾向性评分:匹配

,用是tableone这个包,之前也做过介绍,做基线资料表R包还有非常多,比如: 使用R语言快速绘制三线表 使用compareGroups包1行代码生成基线资料表 tableone?...table1?傻傻分不清楚 超强gtSummary ≈ gt + comparegroups ?? 等,为什么用tableone呢?...caliper:卡钳值,也就是配对标准,两组概率值(PS)差距在这个标准内才会配对。这里的卡钳值是PS标准差倍数,默认是不设置卡钳值。...m.out$discarded查看某个样本是否被丢弃: table(m.out$discarded) ## ## FALSE ## 831 匹配后数据平衡性检验 检查匹配后数据,主要是看协变量在不同组间是否已经均衡了...)均值和最大值 Summary of Balance for Matched Data:匹配后数据指标 Sample Sizes:样本数量 通过观察比较匹配前后数据指标可知,x.Age均衡了(0.0329

2.2K40

数据分析:假设检验方法汇总及R代码实现

三、数据是否为配对数据考量数据配对性也是选择假设检验方法时需要考虑因素之一。配对数据指的是两组数据之间存在一一对应关系数据,如同一样本在不同时间或不同条件下测量值。...对于配对数据,可以采用配对样本t检验或Wilcoxon符号秩检验等方法进行比较。这些方法能够充分利用配对数据之间相关性,提高检验效率和准确性。如果数据不是配对,则应该选择独立样本检验方法。...(配对分组:Mild, Moderate, Severe)with(colData(long_se_protein) %>%     data.frame(), table(Stage, LiverFatClass...Paired student's t-test配对T检验(Paired T-test),也称为重复测量T检验或相关样本T检验,用于比较两组相关或配对数据。...计算检验统计量:计算较小差值(正或负)秩和 。如果存在零差值,将其排除在秩和计算之外。确定检验统计量临界值:根据样本量和使用显著性水平,查找配对Wilcoxon检验临界值表。

26910

maftools | 从头开始绘制发表级oncoplot(瀑布图)

对于组学数据分析和展示来说,maftools算是一个宝藏“R包”,可用于MAF格式组学数据汇总,分析和可视化展示。...The Cancer Genome Atlas 项目对30多种不同癌症进行了测序,每种癌症类型样本量超过200种。maftools-R包能够有效汇总,分析和可视化MAF格式文件。...上图为临床数据(getClinicalData)summary结果,其余可自行输入查看结果。...堆叠 barplot展示maf 文件中每个样本变异数量,并添加中位线,以显示队列间中位数变异数量。箱线图展示variant_Classification变异类型。...3.2 Custom copy-number table 可以自定义一个copy-number结果,例如,让我们在随机 20 个样本中创建 DNMT3A 假 SCNA变异。

6.7K32

听说你还不会画表格?!我给你汇总好了全部方法~~

今天小编就来汇总一下R中表格(Table) 绘制方法,让你数据展示不再单一。这里主要包括单一表格绘制和可视化+表格 两个方面。...虽然表格制作可能Excel更擅长,但考虑到连贯性等问题,这里这里还是觉得有必要介绍一下,具体内容如下: R-单一表格绘制 R-可视化+表格”混搭“ R-单一表格绘制 这一部分可能有很多优秀第三方包可以制作...官网[1] R-gt出版级别表格制作 首先,我们看一下gt绘制表格主要参数,如下图(由于较为简单,这里直接给出英文原图): Parts Of a gt Table 「样例一」: library(gt...,下面小编再汇总列出其他优秀第三方R包,小伙伴们可自行选择学习哈~如下: R-gtsummary R-kableExtra R-formattable R-reactable R-flextable...表格绘制[5] 总结 这篇推文小编几乎汇总了R中所有关于表格(table)制作所有方法,包括单独绘制以及和ggplot2对象一起组合表格绘制,可能还有好多优秀包没有介绍到哈~,希望可以给大家带来些许帮助哈

97130

构建企业级监控平台系列(十五):Prometheus Exporter 原理与实践

具有相同metric_name样本必须按照一个组形式排列,并且每一行必须是唯一指标名称和标签键值对组合。 需要特别注意是对于histogram和summary类型样本。...需要按照以下约定返回样本数据: 类型为summary或者histogram指标x,该指标所有样本总和需要使用一个单独x_sum指标表示。...类型为summary或者histogram指标x,该指标所有样本总数需要使用一个单独x_count指标表示。...对于类型为summary指标x,其不同分位数quantile所代表样本,需要使用单独x{quantile=“y”}表示。...对于histogram和summary样本,必须按照分位数quantile和分布le递增顺序排序。

41620

你需要学会100个使用R语言进行统计检验例子吗

所以,我让chatGPT帮我罗列了最常见10个使用R语言进行统计检验例子,如下所示,以供参考: t检验:比较两组样本均值是否显著不同,例如比较两组学生在某一门考试成绩差异。...Wilcoxon符号秩检验:用于比较配对样本差异,例如比较患者治疗前后生物标记物水平。 Fisher精确检验:用于比较两个分类变量分布是否相关,例如比较两种治疗方法对疾病治愈率影响。...而且chatGPT还给我了R语言代码案例: # 两组样本t检验 # 假设数据存储在两个向量x和y中 result <- t.test(x, y) print(result) # 多组样本单因素方差分析...)) # 二分类变量的卡方检验 # 假设数据存储在一个数据框df中,其中变量A和B为二分类变量 result <- chisq.test(df$A, df$B) print(result) # 配对样本...Wilcoxon符号秩检验 # 假设数据存储在两个向量x和y中,表示配对样本测量值 result <- wilcox.test(x, y, paired = TRUE) print(result)

23920

经典方差分析:手把手教你读懂、会用1

attach(data) table(Group_ID) #统计每个小组样本量 #检验每个小组数据是否符合正态分布(p值大于0.05说明数据正态) normtest=aggregate(shannon...S-N-K检验:StudentNewman Keuls,q检验法(与秩和检验法类似,将两个样本数据一起排序,通过两端非重叠数据个数计算Q值进行检验),在R中使用agricolae包中SNK.test(...)函数可以进行分析,S-N-K法是多重比较方法中检验尺度较严格方法,易使样品间检验不显著; 图基检验:Tukey检验法,也称作Tukey HSD,q检验法,特别适合样本量小于10多重样本比较,在R中使用...函数TukeyHSD()提供了对各组均值差异成对图基检验,注意此函数与HH包存在兼容问题,若加载过HH包,可使用detach("package::HH")将其从搜寻路径删除。...下面我们以multcomp包中litter数据集为例,如下所示: data(litter, package="multcomp") head(litter, 10) attach(litter) table

2.8K20

使用kBET检测批次效应

对二元测试结果(binary test results)解释: "二元测试结果"是指kBET方法中固定大小随机邻域基于χ2测试结果。...基于χ2检验将相邻样本中批次标签分布与整个数据集进行比较。测试结果是二元结果,表明相邻样本是否混合良好(表示低批量效应)或混合不好(表示高批量效应)。...获得每个邻域二元测试结果,然后对其进行平均以计算总体拒绝率。低拒绝率表明相邻样本批次标签分布与完整数据集相似,表明重复混合良好。...默认情况下,kBET只测试样本一个子集良好混合性,并重复过程“n_repeat”次以创建显示统计数据。我们使用统计数据来计算拒绝率显著性,并将其添加到kBET摘要中。...booktabs=TRUE, caption=paste0('Summary for ', patient[[1]]), row.names=TRUE) # Table: Summary for NA19239

61820

全了!!表格可视化制作技巧大汇总~~

今天小编就来汇总一下R中表格(Table) 绘制方法,让你数据展示不再单一。这里主要包括单一表格绘制和可视化+表格 两个方面。...虽然表格制作可能Excel更擅长,但考虑到连贯性等问题,这里这里还是觉得有必要介绍一下,具体内容如下: R-单一表格绘制 R-可视化+表格”混搭“ R-单一表格绘制 这一部分可能有很多优秀第三方包可以制作...官网[1] R-gt出版级别表格制作 首先,我们看一下gt绘制表格主要参数,如下图(由于较为简单,这里直接给出英文原图): Parts Of a gt Table 「样例一」: library(gt...,下面小编再汇总列出其他优秀第三方R包,小伙伴们可自行选择学习哈~如下: R-gtsummary R-kableExtra R-formattable R-reactable R-flextable...表格绘制[5] 总结 这篇推文小编几乎汇总了R中所有关于表格(table)制作所有方法,包括单独绘制以及和ggplot2对象一起组合表格绘制,可能还有好多优秀包没有介绍到哈~,希望可以给大家带来些许帮助哈

1.5K60

识别差异微生物方法汇总

为了解决sparsity对分析影响,很多R方法如ANCOMZero划分,metagenomeSeqZIP/ZILN对Zero进行处理,处理后矩阵再做如CLR等变换,CLR变换又是为了处理微生物数据另一个特点...(res$out, file=args[3], quote=FALSE, sep="\t", col.names = NA)​CorncobCorncob 是一种用于微生物组数据分析R包,它专门用于对微生物相对丰度进行建模并测试协变量对相对丰度影响...协变量效应测试:Corncob 允许研究者测试一个或多个协变量对微生物相对丰度影响,这可以通过Wald检验等统计方法来实现。...它通过对每个样本计数数据应用TMM方法,并在计算中考虑单例配对(singleton pairing),以减少由于样本间测序深度不同带来偏差。...归一化:对测序数据进行归一化处理,以校正样本测序深度差异,确保不同样本比较是公平

7610

R语言实现逻辑回归模型

为了实现良好建模实践,将创建训练和测试拆分,以避免在执行回归时过度拟合,下面的代码首先划分了数据集合,一半数据集为训练集合,一般结合为测试集合,然后构建逻辑回归模型,使用是glm构建逻辑回归模型...由 summary() 调用生成逻辑回归诊断值通常不直接用于解释模型“拟合优度”。 在进行任何预测之前,让我们用summary()简要检查模型。...除其他外,重要是要看看我们模型估计了哪些系数值。 逻辑回归进行预测 但是,在更仔细地研究更适合于逻辑回归模型诊断之前,首先应该了解如何使用带有glm()predict()函数。...可以使用base中table()函数生成此矩阵。...还记得我们选择0.5作为分类门槛地方吗?我们怎么知道0.5值是准确度“最佳”值。实际上,其他门槛值可能更好(如果所有模型假设都为真并且样本量相当大,则0.5将倾向于最佳值)。

4.6K20

R语言-单因素分析

当包含因子是解释变量时我们关注重点通常会从预测转向组别的差异分析,这种分析方法称作方差分析(ANOVA) ,除了R基础包,还需要加载car、gplots、HH、rrcov和mvoutlier包...,安装请用:install.package(),方差分析一般用ANOVA模型-使用aov()函数,回归时用到lm()函数也能分析ANOVA模型 。...RANOVA表结果将评价: 1.A对y影响 2.控制A时,B对y影响 3.控制A和B主效应时,A与B交互效应。 ?...> library(multcomp) > attach(cholesterol) > table(trt) #各组样本大小 trt 1time 2times 4times...gplots包中plotmeans()可以用来绘制带有置信区间组均值图形,图形展示带有95%置信区间各疗法均值,可以清楚看到它们之间差异。

1.1K20
领券