r - gtsummary R 包：带有配对 2 样本测试的事后汇总表？

Question

是否可以使用 gtsummary R 包制作一个包含 2 列在 2 个不同时间点汇总多个变量的事后汇总表？

我知道arsenal R 包支持这一点，但如果可能的话，我更喜欢使用 gtsummary，因为它支持 tidyverse。

例如，是否可以使用 gtsummary 制作一个与本例中的表格类似的事后汇总表？这是他们示例中数据集的更简单版本：

 dat <- data.frame(
  tp = paste0("Time Point ", c(1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2)),
  id = c(1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 6),
  Cat = c("A", "A", "A", "B", "B", "B", "B", "A", NA, "B"),
  Fac = factor(c("A", "B", "C", "A", "B", "C", "A", "B", "C", "A")),
  Num = c(1, 2, 3, 4, 4, 3, 3, 4, 0, NA),
  stringsAsFactors = FALSE)

请注意，数据集是“长格式”：tp是 2 个 pre-post 时间点，id是 2 个重复测量的主题 ID。制作表格，Cat并且Fac是分类变量，将在每个时间点汇总为 count(%)，并使用 McNemar 检验比较它们是否随时间变化。 Num是一个数值变量，可以总结为每个时间点的平均值（标准差），并使用配对 t 检验来评估随时间的变化。

Answer 1

是的，从 gtsummary v1.3.6 开始，有一个add_difference()为此明确目的而调用的函数。该函数支持配对（例如响应前和响应后）和非配对数据。方法在test=参数中指定。

在这里工作的例子：http ://www.danieldsjoberg.com/gtsummary/articles/gallery.html#paired-test

这是一个未配对的示例：

  trial %>%
  select(trt, age, marker, response, death) %>%
  tbl_summary(
    by = trt,
    statistic =
      list(
        all_continuous() ~ "{mean} ({sd})",
        all_dichotomous() ~ "{p}%"
      ),
    missing = "no"
  ) %>%
  add_n() %>%
  add_difference()