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r - 表格包括使用 ANOVA 的 3+ 组的组间 p 值比较

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-05 02:37:56 26 4
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首先 - 喜欢 gtsummary!它彻底改变了我为所有论文做统计的方式,让我完全投入到 R 中。

想知道是否有办法使用方差分析和 gtsummary 进行组间比较?

举个例子: enter image description here

我们这里有 3 个组和 5 个特征。我可以使用 tbl_summary 和 add_p 生成这个表。这给了我每个特征的组差异的总体 p 值,但我需要手动进入并添加那些表示组差异显着的符号(*、† 和 ‡)(第 1 组与第 2 组;第 1 组与第 3 组等。 ..).

我必须为此使用 SPSS,为此我使用以下 SPSS 代码通过事后 Bonferroni 校正进行方差分析。

ONEWAY A B C D E BY group_factor
/STATISTICS DESCRIPTIVES
/MISSING ANALYSIS
/POSTHOC=BONFERRONI ALPHA(0.05).

此处 SPSS 的输出基本上是一个表格,在比较第 1 组与第 2 组、第 2 组与第 3 组等时为每个特征生成 P 值...

然后我必须手动读取重要的组间结果,然后将指示符添加到原始 gtsummary 表。

有没有办法将其自动化或合并到 gtsummary 中?它将为我节省数小时的繁琐手动工作!

最佳答案

gtsummary 表是高度可定制的,您可以添加这些脚注。我在下面提供了一个示例,其中对成对比较进行了目视检查并手动添加了脚注。但是您可以将其包装在一个函数中并以编程方式应用脚注。

library(gtsummary)
library(tidyverse)
packageVersion("gtsummary")
#> [1] '1.5.0'
theme_gtsummary_mean_sd()

# build table with one-way ANOVA results
tbl1 <-
trial %>%
select(marker, grade) %>%
tbl_summary(by = grade, missing = "no") %>%
add_p()

enter image description here

# calculate pairwise comparison p-values
pairwise.t.test(trial[["marker"]], trial[["grade"]], p.adj = "none")
#>
#> Pairwise comparisons using t tests with pooled SD
#>
#> data: trial[["marker"]] and trial[["grade"]]
#>
#> I II
#> II 0.01 -
#> III 0.64 0.04
#>
#> P value adjustment method: none

# add footnotes for sig comparisons
tbl2 <-
tbl1 %>%
modify_table_styling(
column = stat_1,
rows = variable == "marker",
footnote = "Mean significantly different from Grade II"
) %>%
modify_table_styling(
column = stat_2,
rows = variable == "marker",
footnote = "Mean significantly different from Grade III"
) %>%
modify_table_styling(
column = stat_3,
rows = variable == "marker",
footnote = "Mean significantly different from Grade II"
)

enter image description herereprex package 创建于 2021-11-04 (v2.0.1)

关于r - 表格包括使用 ANOVA 的 3+ 组的组间 p 值比较,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/69843612/

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