如何解决隐藏 p_value 并将星星放在重要的 OR gtsummary 上
我正在使用 gtsummary 包。 我需要合并不同的单变量逻辑回归,为了有一个好的演示,我想隐藏 p_value 和粗体或在显着的 OR (p
谁能帮帮我? 也许使用 kable、huxtable 等其他演示类型更容易,我不知道?
感谢您的帮助。
祝你有个美好的一天
解决方法
有一个名为 add_significance_stars()
的函数,它隐藏 p 值并在估计值中添加星号,以指示各种统计显着性水平。如果 modify_table_styling()
显着,我还添加了代码以粗体显示估计值。
library(gtsummary)
#> #BlackLivesMatter
packageVersion("gtsummary")
#> [1] '1.4.0'
tbl <-
trial %>%
select(death,age,grade) %>%
tbl_uvregression(
y = death,method = glm,method.args = list(family = binomial),exponentiate = TRUE
) %>%
# add significance stars to sig estimates
add_significance_stars() %>%
# additioanlly bolding significant estimates
modify_table_styling(
columns = estimate,rows = p.value < 0.05,text_format = "bold"
)
由 reprex package (v2.0.0) 于 2021 年 4 月 14 日创建
,这是一个快速的 huxtable 版本:
l1 <- glm(I(cyl==8) ~ gear,data = mtcars,family = binomial)
l2 <- glm(I(cyl==8) ~ carb,family = binomial)
huxtable::huxreg(l1,l2,statistics = "nobs",bold_signif = 0.05)
────────────────────────────────────────────────────
(1) (2)
───────────────────────────────────
(Intercept) 5.999 * -1.880 *
(2.465) (0.902)
gear -1.736 *
(0.693)
carb 0.579 *
(0.293)
───────────────────────────────────
nobs 32 32
────────────────────────────────────────────────────
*** p < 0.001; ** p < 0.01; * p < 0.05.
Column names: names,model1,model2
此处未显示,但显着系数在屏幕上(以及任何其他类型的输出)以粗体显示。
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