所有事后成对比较的 Gtsummary 列

Question

gtsummary 目前是否有一种方法可以为事后测试的每个成对比较的 p 值创建列？例如，假设有 4 个组，是否有一个函数将 p 值作为单独的列包含

1. 整体 anova 或卡方取决于是连续的还是分类的
2. a vs b
3. a vs c
4. a vs d
5. b vs c
6. b vs d
7. c vs d

Answer 1

您可以使用add_stat() 函数将自定义列和行添加到tbl_summary() 表中。下面的示例使用pairwise.t.test() 来计算成对的 p 值（您可以使用任何您喜欢的方法）。

library(gtsummary)
packageVersion("gtsummary")
#> [1] '1.5.0'
# set theme to get MEAN (SD) by default in `tbl_summary()`
theme_gtsummary_mean_sd()

# function to add pairwise copmarisons to `tbl_summary()`
add_stat_pairwise <- function(data, variable, by, ...) {
  # calculate pairwise p-values
  pw <- pairwise.t.test(data[[variable]], data[[by]], p.adj = "none")

  # convert p-values to list
  index <- 0L
  p.value.list <- list()
  for (i in seq_len(nrow(pw$p.value))) {
    for (j in seq_len(nrow(pw$p.value))) {
      index <- index + 1L
      
      p.value.list[[index]] <- 
        c(pw$p.value[i, j]) %>%
        setNames(glue::glue("**{colnames(pw$p.value)[j]} vs. {rownames(pw$p.value)[i]}**"))
    }
  }
  
  # convert list to data frame
  p.value.list %>% 
    unlist() %>%
    purrr::discard(is.na) %>%
    t() %>%
    as.data.frame() %>%
    # formatting/roundign p-values
    dplyr::mutate(dplyr::across(everything(), style_pvalue))
}

trial %>%
  select(grade, age, marker) %>%
  tbl_summary(by = grade, missing = "no") %>%
  # add pariwaise p-values
  add_stat(everything() ~ add_stat_pairwise) %>%
  as_kable() # convert to kable to display on Stackoverflow

Characteristic	I, N = 68	II, N = 68	III, N = 64	I vs. II	I vs. III	II vs. III
Age	46 (15)	48 (14)	48 (14)	0.6	0.4	0.8
Marker Level (ng/mL)	1.07 (0.89)	0.68 (0.73)	1.00 (0.92)	0.010	0.6	0.040

^{由reprex package (v2.0.1) 于 2021 年 11 月 26 日创建}