mysql三线表导出_R|tableone 快速绘制文章“表一”-基线特征三线表

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

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

## 需要转为分类变量的变量

catVars

## Create a TableOne object

tab2

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

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

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

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

## 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，这个自己发挥吧。

参考资料：

PS：有个交流的讨论组，想沟通交流的，后台回复”入群“。

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