我正在使用gtsummary::tbl_summary 创建一个统计汇总表。
stats_summary_table <-
dat_wide%>%
tbl_summary(by = mss_plate_id,
missing = "no",
statistic = list(all_continuous() ~ " {mean} ± {sd} {cv}" ))
cv 函数来自goeveg 库。报告表显示 cv 值为 0。我想这是因为我的数据中缺少值。所以，我的问题是如何用胶水语法写cv(x, na.rm = TRUE)。
编辑：
事实证明，挑战是由于精度问题而不是设置na.rm=TRUE。因此解决方案是将 cv 的位数设置为 2 或 3。 （请参阅标记的答案和带有它的 cmets）
【问题讨论】：
这是一个很好的问题。
tbl_summary() 尝试做的一件困难的事情是猜测要将统计数据四舍五入到多少位数。这个例子很棘手，因为您通常希望以不同的精度级别显示均值和 CV，因为它们不在同一比例上。在下面的示例中，tbl_summary() 猜测年龄应该显示为四舍五入到最接近的整数。这是均值和 SD 的合理假设，但我们需要告诉它为 CV 显示更多数字。为此，我们使用tbl_summary(digits=) 参数。显示了年龄的三个统计数据（均值、标准差和 cv），我们将传递一个长度为 3 的向量，指示将每个统计数据四舍五入到多少位数。
library(goeveg)
library(gtsummary)
trial %>%
select(age, marker) %>%
tbl_summary(
statistic = list(all_continuous() ~ " {mean} ± {sd} [{cv}]"),
digits = list(age ~ c(0, 0, 2))
)
希望这能回答您的问题！快乐编码！
【讨论】：
goeveg::cv，但它只输出0，我想是因为向量中缺少值，所以我喜欢用胶水语法为cv()设置na.rm = TRUE。
tbl_summary() 中，在将向量传递给mean、sd 或cv 之前，会排除所有缺失值，因此您无需添加na.rm = TRUE。您的 CV 舍入为 0，但不是 0。goeveg::cv() 函数计算 CV 时不乘以 100。在上面的示例中，年龄 sd / mean = 14 / 47 = 0.30。 goeveg::cv(trial$age, na.rm = TRUE) = 0.30如表所示。