Gọi packages

Đoạn code này hiển thị việc gọi các packages cần thiết cho các phân tích. Trong sổ tay này, chúng tôi nhấn mạnh đến lệnh p_load() từ pacman, giúp cài đặt các package nếu cần và gọi chúng để sử dụng. Bạn cũng có thể gọi các package đã được cài đặt với library() từ base R. Xem chương R cơ bản để biết thêm thông tin về các package của R.

pacman::p_load(
  rio,          # File import
  here,         # File locator
  skimr,        # get overview of data
  tidyverse,    # data management + ggplot2 graphics 
  gtsummary,    # summary statistics and tests
  rstatix,      # summary statistics and statistical tests
  janitor,      # adding totals and percents to tables
  scales,       # easily convert proportions to percents  
  flextable     # converting tables to pretty images
  )

Nhập dữ liệu

Chúng ta sẽ nhập bộ dữ liệu về các trường hợp từ một vụ dịch Ebola mô phỏng. Nếu bạn muốn theo dõi, bấm để tải xuống dữ liệu linelist “đã làm sạch” (as .rds file). Nhập dữ liệu của bạn bằng hàm import() từ package rio (chấp nhận nhiều loại tệp như .xlsx, .rds, .csv - xem thêm chi tiết tại chương Nhập xuất dữ liệu).

# import the linelist
linelist <- import("linelist_cleaned.rds")

50 hàng đầu tiên của linelist được hiển thị như dưới đây.

skimr package

Khi sử dụng package skimr package, bạn có thể có được cái nhìn tổng quan chi tiết và đẹp về mặt thẩm mỹ của từng biến trong tập dữ liệu của mình. Đọc thêm về skimr tại trang github của nhà phát triển.

Dưới đây, hàm skim() được áp dụng cho toàn bộ data frame linelist giúp bạn có cái nhìn tổng quan về data frame và tóm tắt của tất cả các cột (theo lớp).

## get information about each variable in a dataset 
skim(linelist)

Variable type: character

Variable type: Date

Variable type: factor

Variable type: numeric

Bạn cũng có thể sử dụng hàm summary() từ base R, để lấy thông tin về toàn bộ tập dữ liệu, nhưng kết quả đầu ra có thể khó đọc hơn so với sử dụng skimr. Do đó, kết quả không được hiển thị bên dưới để tiết kiệm không gian trang.

## get information about each column in a dataset 
summary(linelist)

Thống kê tóm tắt

Bạn có thể sử dụng các hàm base R để trả về thống kê tóm tắt trên một cột dữ liệu dạng số. Bạn có thể trả về hầu hết các thống kê tóm tắt hữu ích cho một cột dạng số bằng cách sử dụng hàm summary(), như dưới đây. Lưu ý rằng tên data frame cũng phải được xác định như hình dưới đây.

summary(linelist$age_years)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.    NA's 
##    0.00    6.00   13.00   16.02   23.00   84.00      86

Bạn có thể truy cập và lưu một phần cụ thể của nó bằng dấu ngoặc vuông [ ]:

summary(linelist$age_years)[[2]]            # return only the 2nd element

## [1] 6

# equivalent, alternative to above by element name
# summary(linelist$age_years)[["1st Qu."]]  

Bạn có thể trả về các thống kê riêng lẻ với các hàm base R như max(), min(), median(), mean(), quantile(), sd(), và range(). Xem chương R cơ bản để có danh sách đầy đủ.

THẬN TRỌNG: Nếu dữ liệu của bạn chứa các giá trị missing, R muốn bạn biết điều này và do đó sẽ trả về NA trừ khi bạn chỉ định cho các hàm toán học ở trên mà bạn muốn R bỏ qua các giá trị bị thiếu, thông qua đối số na.rm = TRUE.

Bạn có thể sử dụng hàm get_summary_stats() từ package rstatix để trả về thống kê tóm tắt ở định dạng data frame. Điều này có thể hữu ích cho việc thực hiện các hoạt động tiếp theo hoặc vẽ biểu đồ trên các con số. Xem chương Các kiểm định thống kê cơ bản để biết thêm chi tiết về package rstatix và các hàm của nó.

linelist %>% 
  get_summary_stats(
    age, wt_kg, ht_cm, ct_blood, temp,  # columns to calculate for
    type = "common")                    # summary stats to return

## # A tibble: 5 x 10
##   variable     n   min   max median   iqr  mean     sd    se    ci
##   <chr>    <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 age       5802   0    84     13      17  16.1 12.6   0.166 0.325
## 2 ct_blood  5888  16    26     22       2  21.2  1.69  0.022 0.043
## 3 ht_cm     5888   4   295    129      68 125.  49.5   0.645 1.26 
## 4 temp      5739  35.2  40.8   38.8     1  38.6  0.977 0.013 0.025
## 5 wt_kg     5888 -11   111     54      25  52.6 18.6   0.242 0.475

tabyl đơn giản

Cách sử dụng mặc định của hàm tabyl() trên một cột cụ thể tạo ra các giá trị duy nhất, số lượng và “phần trăm” (tỷ lệ thực tế) theo cột. Tỷ lệ có thể có nhiều chữ số thập phân. Bạn có thể điều chỉnh số lượng số thập phân với hàm adorn_rounding() như được mô tả bên dưới.

linelist %>% tabyl(age_cat)

##  age_cat    n     percent valid_percent
##      0-4 1095 0.185971467   0.188728025
##      5-9 1095 0.185971467   0.188728025
##    10-14  941 0.159816576   0.162185453
##    15-19  743 0.126188859   0.128059290
##    20-29 1073 0.182235054   0.184936229
##    30-49  754 0.128057065   0.129955188
##    50-69   95 0.016134511   0.016373664
##      70+    6 0.001019022   0.001034126
##     <NA>   86 0.014605978            NA

Như bạn có thể thấy ở trên, các giá trị missing sẽ được hiển thị trong một hàng có nhãn <NA>. Bạn có thể ngăn điều này bằng cách thêm show_na = FALSE. Nếu không có giá trị missing, hàng này sẽ không xuất hiện. Nếu có giá trị missing, tất cả các tỷ lệ sẽ được trình bày dưới dạng thô (mẫu số bao gồm cả NA) và “hợp lý” (mẫu số không bao gồm NA).

Nếu giá trị cột là dạng Factor và chỉ một vài level nhất định có trong dữ liệu của bạn, thì tất cả các level sẽ vẫn xuất hiện trong bảng. Bạn có thể loại bỏ tính năng này bằng cách thêm show_missing_levels = FALSE. Đọc thêm trong chương Factors.

Bảng chéo

Bảng chéo được tạo bằng cách thêm một hoặc nhiều cột vào hàm tabyl(). Lưu ý rằng bây giờ chỉ có số lượng được hiện thị - tỷ lệ và phần trăm có thể được thêm vào bằng các bước bổ sung sẽ được trình bày bên dưới.

linelist %>% tabyl(age_cat, gender)

##  age_cat   f   m NA_
##      0-4 640 416  39
##      5-9 641 412  42
##    10-14 518 383  40
##    15-19 359 364  20
##    20-29 468 575  30
##    30-49 179 557  18
##    50-69   2  91   2
##      70+   0   5   1
##     <NA>   0   0  86

“Tô điểm” cho tabyl

Sử dụng các hàm “tô điểm” của janitor để thêm tổng hoặc chuyển đổi thành tỷ lệ, phần trăm hoặc điều chỉnh hiển thị. Thông thường, bạn sẽ pipe tabyl thông qua một số hàm này..

Hãy cẩn trọng về thứ tự bạn áp dụng các hàm trên. Dưới đây là một số ví dụ.

Bảng một chiều đơn giản với phần trăm thay vì tỷ lệ mặc định.

linelist %>%               # case linelist
  tabyl(age_cat) %>%       # tabulate counts and proportions by age category
  adorn_pct_formatting()   # convert proportions to percents

##  age_cat    n percent valid_percent
##      0-4 1095   18.6%         18.9%
##      5-9 1095   18.6%         18.9%
##    10-14  941   16.0%         16.2%
##    15-19  743   12.6%         12.8%
##    20-29 1073   18.2%         18.5%
##    30-49  754   12.8%         13.0%
##    50-69   95    1.6%          1.6%
##      70+    6    0.1%          0.1%
##     <NA>   86    1.5%             -

Bảng chéo với tổng hàng và phần trăm hàng.

linelist %>%                                  
  tabyl(age_cat, gender) %>%                  # counts by age and gender
  adorn_totals(where = "row") %>%             # add total row
  adorn_percentages(denominator = "row") %>%  # convert counts to proportions
  adorn_pct_formatting(digits = 1)            # convert proportions to percents

##  age_cat     f     m    NA_
##      0-4 58.4% 38.0%   3.6%
##      5-9 58.5% 37.6%   3.8%
##    10-14 55.0% 40.7%   4.3%
##    15-19 48.3% 49.0%   2.7%
##    20-29 43.6% 53.6%   2.8%
##    30-49 23.7% 73.9%   2.4%
##    50-69  2.1% 95.8%   2.1%
##      70+  0.0% 83.3%  16.7%
##     <NA>  0.0%  0.0% 100.0%
##    Total 47.7% 47.6%   4.7%

Bảng chéo được điều chỉnh để cả số lượng và phần trăm đều được hiển thị.

linelist %>%                                  # case linelist
  tabyl(age_cat, gender) %>%                  # cross-tabulate counts
  adorn_totals(where = "row") %>%             # add a total row
  adorn_percentages(denominator = "col") %>%  # convert to proportions
  adorn_pct_formatting() %>%                  # convert to percents
  adorn_ns(position = "front") %>%            # display as: "count (percent)"
  adorn_title(                                # adjust titles
    row_name = "Age Category",
    col_name = "Gender")

##                      Gender                           
##  Age Category             f             m          NA_
##           0-4  640  (22.8%)  416  (14.8%)  39  (14.0%)
##           5-9  641  (22.8%)  412  (14.7%)  42  (15.1%)
##         10-14  518  (18.5%)  383  (13.7%)  40  (14.4%)
##         15-19  359  (12.8%)  364  (13.0%)  20   (7.2%)
##         20-29  468  (16.7%)  575  (20.5%)  30  (10.8%)
##         30-49  179   (6.4%)  557  (19.9%)  18   (6.5%)
##         50-69    2   (0.1%)   91   (3.2%)   2   (0.7%)
##           70+    0   (0.0%)    5   (0.2%)   1   (0.4%)
##          <NA>    0   (0.0%)    0   (0.0%)  86  (30.9%)
##         Total 2807 (100.0%) 2803 (100.0%) 278 (100.0%)

In với tabyl

Theo mặc định, lệnh tabyl sẽ in kết quả thô vào R console của bạn.

Ngoài ra, bạn có thể chuyển tabyl sang flextable hoặc package tương tự để in dưới dạng hình ảnh “đẹp” trong RStudio Viewer, có thể được xuất dưới dạng .png, .jpeg, .html, v.v. Điều này đã được thảo luận trong chương Trình bày bảng . Lưu ý rằng nếu in theo cách này và sử dụng adorn_titles(), bạn cần thêm vào placement = "combined".

linelist %>%
  tabyl(age_cat, gender) %>% 
  adorn_totals(where = "col") %>% 
  adorn_percentages(denominator = "col") %>% 
  adorn_pct_formatting() %>% 
  adorn_ns(position = "front") %>% 
  adorn_title(
    row_name = "Age Category",
    col_name = "Gender",
    placement = "combined") %>% # this is necessary to print as image
  flextable::flextable() %>%    # convert to pretty image
  flextable::autofit()          # format to one line per row 

Sử dụng trên các bảng khác

Bạn có thể sử dụng các hàmadorn_*() của janitor lên các bảng khác, chẳng hạn các bảng được tạo bởi hàm summarise() và count() của dplyr, hoặc table() từ base R. Đơn giản chỉ cần pipe bảng đến hàm mong muốn của package janitor. Ví dụ:

linelist %>% 
  count(hospital) %>%   # dplyr function
  adorn_totals()        # janitor function

##                              hospital    n
##                      Central Hospital  454
##                     Military Hospital  896
##                               Missing 1469
##                                 Other  885
##                         Port Hospital 1762
##  St. Mark's Maternity Hospital (SMMH)  422
##                                 Total 5888

Lưu với tabyl

Nếu bạn muốn chuyển đổi bảng thành một hình ảnh “đẹp” với package flextable, bạn có thể lưu nó bằng các hàm như save_as_html(), save_as_word(), save_as_ppt(), và save_as_image() từ package flextable (sẽ được bàn luận kỹ hơn ở chương Trình bày bảng). Ví dụ dưới đây, bảng được lưu lại dưới dạng tệp Word, và có khả năng chỉnh sửa được.

linelist %>%
  tabyl(age_cat, gender) %>% 
  adorn_totals(where = "col") %>% 
  adorn_percentages(denominator = "col") %>% 
  adorn_pct_formatting() %>% 
  adorn_ns(position = "front") %>% 
  adorn_title(
    row_name = "Age Category",
    col_name = "Gender",
    placement = "combined") %>% 
  flextable::flextable() %>%                     # convert to image
  flextable::autofit() %>%                       # ensure only one line per row
  flextable::save_as_docx(path = "tabyl.docx")   # save as Word document to filepath

Thống kê

Bạn có thể áp dụng các kiểm định thống kê bằng tabyls, ví dụ như chisq.test() hoặc fisher.test() từ package stats, như được trình bày dưới đây. Chú ý là giá trị missing không được cho phép vì vậy chúng được loại bỏ khỏi tabyl bằng tùy chọn show_na = FALSE.

age_by_outcome <- linelist %>% 
  tabyl(age_cat, outcome, show_na = FALSE) 

chisq.test(age_by_outcome)

## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  age_by_outcome
## X-squared = 6.4931, df = 7, p-value = 0.4835

Xem chương Các kiểm định thống kê cơ bản để có thêm code và các mẹo liên quan đến thống kê.

Các mẹo khác

• Thêm đối số na.rm = TRUE để loại bỏ các giá trị missing.
  
• Nếu áp dụng bất kỳ hàm trợ giúp adorn_*() nào cho các bảng không được tạo bởi tabyl(), bạn có thể chỉ định (các) cột cụ thể để áp dụng chúng chẳng hạn như adorn_percentage(,,,c(cases,deaths)) (chỉ định chúng cho đối số không tên thứ 4). Thay vào đó, hãy cân nhắc sử dụng hàm summarise().
  
• Bạn có thể tìm đọc thêm ở janitor page và tabyl vignette.

Lấy số lượng

Hàm đơn giản nhất để áp dụng cùng với hàm summarise() là n(). Để trống dấu ngoặc đơn để đếm số hàng.

linelist %>%                 # begin with linelist
  summarise(n_rows = n())    # return new summary dataframe with column n_rows

##   n_rows
## 1   5888

Điều này sẽ thú vị hơn nếu chúng ta đã nhóm dữ liệu trước đó.

linelist %>% 
  group_by(age_cat) %>%     # group data by unique values in column age_cat
  summarise(n_rows = n())   # return number of rows *per group*

## # A tibble: 9 x 2
##   age_cat n_rows
##   <fct>    <int>
## 1 0-4       1095
## 2 5-9       1095
## 3 10-14      941
## 4 15-19      743
## 5 20-29     1073
## 6 30-49      754
## 7 50-69       95
## 8 70+          6
## 9 <NA>        86

Lệnh trên có thể được rút ngắn bằng cách sử dụng hàmcount() thay thế. count() làm những việc sau:

1. Nhóm dữ liệu theo các cột được cung cấp cho nó
   
2. Tổng hợp chúng với n() (tạo cột n)
   
3. Tách nhóm dữ liệu

linelist %>% 
  count(age_cat)

##   age_cat    n
## 1     0-4 1095
## 2     5-9 1095
## 3   10-14  941
## 4   15-19  743
## 5   20-29 1073
## 6   30-49  754
## 7   50-69   95
## 8     70+    6
## 9    <NA>   86

Bạn có thể thay đổi tên của cột đếm từ mặc định là n thành một cái gì đó cụ thể chẳng hạn như name =.

Tạo bảng đếm cho hai hoặc nhiều cột sẽ vẫn trả về địng dạng “dọc”, với số lượng ở cột n. Xem chương [Pivoting dữ liệu] để hiểu thêm về định dạng dữ liệu “dọc” và “ngang”.

linelist %>% 
  count(age_cat, outcome)

##    age_cat outcome   n
## 1      0-4   Death 471
## 2      0-4 Recover 364
## 3      0-4    <NA> 260
## 4      5-9   Death 476
## 5      5-9 Recover 391
## 6      5-9    <NA> 228
## 7    10-14   Death 438
## 8    10-14 Recover 303
## 9    10-14    <NA> 200
## 10   15-19   Death 323
## 11   15-19 Recover 251
## 12   15-19    <NA> 169
## 13   20-29   Death 477
## 14   20-29 Recover 367
## 15   20-29    <NA> 229
## 16   30-49   Death 329
## 17   30-49 Recover 238
## 18   30-49    <NA> 187
## 19   50-69   Death  33
## 20   50-69 Recover  38
## 21   50-69    <NA>  24
## 22     70+   Death   3
## 23     70+ Recover   3
## 24    <NA>   Death  32
## 25    <NA> Recover  28
## 26    <NA>    <NA>  26

Hiện tất cả các cấp độ

Nếu bạn tạo bảng cho một cột có kiểu dữ liệu là factor, bạn có thể chắc chắng rằng tất cả các cấp độ được trình bày (không chỉ các cấp có giá trị trong dữ liệu) bằng cách thêm .drop = FALSE vào lệnh summarise() hoặc count().

Kỹ thuật này rất hữu ích để chuẩn hóa các bảng/biểu đồ của bạn. Ví dụ: nếu bạn đang tạo số liệu cho nhiều nhóm con, hoặc liên tục tạo số liệu cho các báo cáo thường quy. Trong các trường hợp này, sự hiện diện của các giá trị trong dữ liệu có thể dao động, nhưng bạn có thể xác định các mức không đổi.

Xem chương Factors để có nhiều thông tin hơn.

Tỷ lệ

Tỷ lệ có thể được thêm vào bằng cách piping bảng tới hàm mutate() để tạo một cột mới. Định nghĩa cột mới là thương của số quan sát của từng yếu tố (mặc định là n) và tổng số quan sát sum() của cột (sẽ trả về giá trị là một tỷ lệ).

Lưu ý trong trường hợp này, sum() trong lệnh mutate() sẽ trả về giá trị của toàn bộ cột n để dùng làm mẫu số của tỷ lệ. Như đã được giải thích trong chương Nhóm dữ liệu, nếu sum() được sử dụng với dữ liệu đã được nhóm (vd: nếu hàm mutate() được theo ngay phía sai hàm group_by()), nó sẽ trả về kết quả tổng hợp theo nhóm. Như đã nếu ở trên, count() hoàn thành nhiệm vụ của mình bằng cách tách nhóm. Vì vậy, trong trường hợp này chúng ta sẽ lấy toàn bộ tỷ lệ của cột.

Để dễ dàng hiển thị phần trăm, bạn có thể đưa tỷ lệ vào trong hàm percent() từ package scales (lưu ý là điều nãy sẽ chuyển kết quả thành dạng ký tự (character)).

age_summary <- linelist %>% 
  count(age_cat) %>%                     # group and count by gender (produces "n" column)
  mutate(                                # create percent of column - note the denominator
    percent = scales::percent(n / sum(n))) 

# print
age_summary

##   age_cat    n percent
## 1     0-4 1095  18.60%
## 2     5-9 1095  18.60%
## 3   10-14  941  15.98%
## 4   15-19  743  12.62%
## 5   20-29 1073  18.22%
## 6   30-49  754  12.81%
## 7   50-69   95   1.61%
## 8     70+    6   0.10%
## 9    <NA>   86   1.46%

Dưới đây là phương pháp tính tỷ lệ trong nhóm. Nó dựa trên các cấp độ nhóm dữ liệu khác nhau được áp dụng và loại bỏ một cách có chọn lọc. Đầu tiên, dữ liệu được nhóm theo outcome thông qua hàm group_by(). Sau đó, hàm count() được áp dụng. Hàm này sẽ tiếp tục nhóm dữ liệu phân theo age_cat và trả vế số lượng theo từng tổ hợp outcome-age-cat. Quan trọng là - khi nó kết thúc quy trình của mình, hàm count() sẽ tách nhóm theo age_cat, nên nhóm dữ liệu duy nhất còn lại là nhóm ban đầu theo outcome. Do đó, bước cuối cùng để tính toán tỷ lệ (mẫu số là sum(n)) vẫn được nhóm theo outcome.

age_by_outcome <- linelist %>%                  # begin with linelist
  group_by(outcome) %>%                         # group by outcome 
  count(age_cat) %>%                            # group and count by age_cat, and then remove age_cat grouping
  mutate(percent = scales::percent(n / sum(n))) # calculate percent - note the denominator is by outcome group

Vẽ biểu đồ

Để hiển thị kết quả từ một bảng “dài” như trên thì vẽ biểu đồ bằng hàm ggplot() tương đối trực quan. Dữ liệu một cách tự nhiên có định dạng “dọc”, nên tương thích với ggplot() một cách tự nhiên. Xem thêm các ví dụ ở chương ggplot cơ bản và Các tips với ggplot.

linelist %>%                      # begin with linelist
  count(age_cat, outcome) %>%     # group and tabulate counts by two columns
  ggplot()+                       # pass new data frame to ggplot
    geom_col(                     # create bar plot
      mapping = aes(   
        x = outcome,              # map outcome to x-axis
        fill = age_cat,           # map age_cat to the fill
        y = n))                   # map the counts column `n` to the height

Tổng hợp thống kê

Một điểm mạnh của dplyr và summarise() là khả năng trả về các bảng tổng hợp thống kê nâng cao hơn như median(), mean(), max(), min(), sd() (độ lệch chuẩn), và phân vị. Bạn cũng có thể sử dụng sum() để trả vể số lượng dòng thỏa mãn một điều kiện logic nào đó. Như trên, các kết quả đầu ra này có thể được tạo cho toàn bộ data frame hoặc theo nhóm.

Cú pháp là tương tự- bên trong dấu ngoặc hàm summarise() bạn cung cấp tên của từng cột tổng hợp được theo sau bởi dâu bằng và hàm thống kê được áp dụng. Trong hàm thống kê, cung cấp (các) cột sẽ được tính toán và bất kỳ các đối số có liên quan (vd: na.rm = TRUE cho tất cả các hàm toán học).

Bạn cũng có thể sử dụng hàm sum() để trả vể số lượng dòng thỏa mãn một điều kiện logic cụ thể. Biểu thức điều kiện sẽ được đếm nếu nó được đánh giá là TRUE. Ví dụ:

• sum(age_years < 18, na.rm=T)
  
• sum(gender == "male", na.rm=T)
  
• sum(response %in% c("Likely", "Very Likely"))

Dưới đây, bộ dữ liệu linelist được tổng hợp để mô tả những ngày trì hoãn từ khi bắt đầu có triệu chứng đến khi nhập viện (cột days_onset_hosp), phân theo bệnh viện.

summary_table <- linelist %>%                                        # begin with linelist, save out as new object
  group_by(hospital) %>%                                             # group all calculations by hospital
  summarise(                                                         # only the below summary columns will be returned
    cases       = n(),                                                # number of rows per group
    delay_max   = max(days_onset_hosp, na.rm = T),                    # max delay
    delay_mean  = round(mean(days_onset_hosp, na.rm=T), digits = 1),  # mean delay, rounded
    delay_sd    = round(sd(days_onset_hosp, na.rm = T), digits = 1),  # standard deviation of delays, rounded
    delay_3     = sum(days_onset_hosp >= 3, na.rm = T),               # number of rows with delay of 3 or more days
    pct_delay_3 = scales::percent(delay_3 / cases)                    # convert previously-defined delay column to percent 
  )

summary_table  # print

## # A tibble: 6 x 7
##   hospital                             cases delay_max delay_mean delay_sd delay_3 pct_delay_3
##   <chr>                                <int>     <dbl>      <dbl>    <dbl>   <int> <chr>      
## 1 Central Hospital                       454        12        1.9      1.9     108 24%        
## 2 Military Hospital                      896        15        2.1      2.4     253 28%        
## 3 Missing                               1469        22        2.1      2.3     399 27%        
## 4 Other                                  885        18        2        2.2     234 26%        
## 5 Port Hospital                         1762        16        2.1      2.2     470 27%        
## 6 St. Mark's Maternity Hospital (SMMH)   422        18        2.1      2.3     116 27%

Một vài mẹp:

• Sử dụng sum() với một biểu thức logic để “đếm” các dòng đáp ứng các tiêu chí nhất định (==)
  

• Lưu ý cách sử dụng của na.rm = TRUE bên trong biểu thức toán học như là sum(), nếu không NA sẽ được trả lại nếu dữ liệu có giá trị missing
  

• Sử dụng hàm percent() từ package scales để dễ dàng chuyển đổi tỷ lệ phần trăm

  • Thiết lập accuracy = bằng 0.1 hoặc 0.01 để đảm bảo kết quả hiển thị 1 hoặc 2 chữ số thập phân sau dấ phẩy
    

• Sử dụng hàm round() từ base R để chỉ định số thập phân
  

• Để tính toán các thống kê này trên toàn bộ tập dữ liệu, sử dụng summarise() và không có group_by()
  

• Bạn có thể tạo các cột cho các mục đích tính toán sau này (ví dụ: mẫu số) mà thậm chí bạn bỏ ra khỏi data frame của mình với hàm select().

Thống kê có điều kiện

Bạn có thể sẽ muốn trả về các thống kê có điều kiện - vd: số hàng tối đa đáp ứng các tiêu chí nhất định. Điều này có thể thực hiện được bằng cáhc subsetting cột bằng dấu ngoặc vuông [ ]. Ví dụ dưới đây trả về nhiệt độ tối đa cho những bệnh nhân được phân loại là có hoặc không bị sốt. Tuy nhiên hãy lưu ý - có thể thích hợp hơn nếu thêm một cột khác vào hàm group_by() và pivot_wider() (như được minh họa dưới đây).

linelist %>% 
  group_by(hospital) %>% 
  summarise(
    max_temp_fvr = max(temp[fever == "yes"], na.rm = T),
    max_temp_no = max(temp[fever == "no"], na.rm = T)
  )

## # A tibble: 6 x 3
##   hospital                             max_temp_fvr max_temp_no
##   <chr>                                       <dbl>       <dbl>
## 1 Central Hospital                             40.4        38  
## 2 Military Hospital                            40.5        38  
## 3 Missing                                      40.6        38  
## 4 Other                                        40.8        37.9
## 5 Port Hospital                                40.6        38  
## 6 St. Mark's Maternity Hospital (SMMH)         40.6        37.9

Gắn với nhau

Hàm str_glue() từ package stringr rất hữu ích để kết hợp các giá trị từ một số cột thành một cột mới. Trong trường hợp này nó được sử dụng sau hàm summarise().

Trong chương Ký tự và chuỗi, có nhiều lựa chọn khác nhau để kết hợp các cột được thảo luận, bao gồm cả unite(), và paste0(). Trong trường hợp sử dụng này, chúng tôi ủng hộ str_glue() bởi vì nó linh hoạt hơn unite() và có cú pháp đơn giẩn hơn paste0().

Dưới đây, data frame summary_table (được tạo bên trên) được biến đổi để kết hợp cột delay_mean và delay_sd, định dạng dấu ngoặc đơn được thêm vào cột mới, và các cột cũ tương ứng của chúng bị xóa.

Sau đó, để làm cho bảng dễ nhìn hơn, tổng hàng được thêm vào bằng hàm adorn_totals() từ janitor (bỏ qua các cột không phải số). Cuối cùng, chúng tôi sử dụng hàm select() từ dplyr để sắp xếp và đặt tên lại cho các cột.

Bây giờ bạn có thể chuyển kết quả tới flextable và in chúng thành bảng trong Word, .png, .jpeg, .html, Powerpoint, RMarkdown, v.v.! (xem chương Trình bày bảng).

summary_table %>% 
  mutate(delay = str_glue("{delay_mean} ({delay_sd})")) %>%  # combine and format other values
  select(-c(delay_mean, delay_sd)) %>%                       # remove two old columns   
  adorn_totals(where = "row") %>%                            # add total row
  select(                                                    # order and rename cols
    "Hospital Name"   = hospital,
    "Cases"           = cases,
    "Max delay"       = delay_max,
    "Mean (sd)"       = delay,
    "Delay 3+ days"   = delay_3,
    "% delay 3+ days" = pct_delay_3
    )

##                         Hospital Name Cases Max delay Mean (sd) Delay 3+ days % delay 3+ days
##                      Central Hospital   454        12 1.9 (1.9)           108             24%
##                     Military Hospital   896        15 2.1 (2.4)           253             28%
##                               Missing  1469        22 2.1 (2.3)           399             27%
##                                 Other   885        18   2 (2.2)           234             26%
##                         Port Hospital  1762        16 2.1 (2.2)           470             27%
##  St. Mark's Maternity Hospital (SMMH)   422        18 2.1 (2.3)           116             27%
##                                 Total  5888       101         -          1580               -

# get default percentile values of age (0%, 25%, 50%, 75%, 100%)
linelist %>% 
  summarise(age_percentiles = quantile(age_years, na.rm = TRUE))

##   age_percentiles
## 1               0
## 2               6
## 3              13
## 4              23
## 5              84

# get manually-specified percentile values of age (5%, 50%, 75%, 98%)
linelist %>% 
  summarise(
    age_percentiles = quantile(
      age_years,
      probs = c(.05, 0.5, 0.75, 0.98), 
      na.rm=TRUE)
    )

##   age_percentiles
## 1               1
## 2              13
## 3              23
## 4              48

# get manually-specified percentile values of age (5%, 50%, 75%, 98%)
linelist %>% 
  group_by(hospital) %>% 
  summarise(
    p05 = quantile(age_years, probs = 0.05, na.rm=T),
    p50 = quantile(age_years, probs = 0.5, na.rm=T),
    p75 = quantile(age_years, probs = 0.75, na.rm=T),
    p98 = quantile(age_years, probs = 0.98, na.rm=T)
    )

## # A tibble: 6 x 5
##   hospital                               p05   p50   p75   p98
##   <chr>                                <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Central Hospital                         1    12    21  48  
## 2 Military Hospital                        1    13    24  45  
## 3 Missing                                  1    13    23  48.2
## 4 Other                                    1    13    23  50  
## 5 Port Hospital                            1    14    24  49  
## 6 St. Mark's Maternity Hospital (SMMH)     2    12    22  50.2

linelist %>% 
  group_by(hospital) %>% 
  rstatix::get_summary_stats(age, type = "quantile")

## `mutate_if()` ignored the following grouping variables:
## Column `variable`
## `mutate_if()` ignored the following grouping variables:
## Column `variable`
## `mutate_if()` ignored the following grouping variables:
## Column `variable`
## `mutate_if()` ignored the following grouping variables:
## Column `variable`
## `mutate_if()` ignored the following grouping variables:
## Column `variable`
## `mutate_if()` ignored the following grouping variables:
## Column `variable`

## # A tibble: 6 x 8
##   hospital                             variable     n  `0%` `25%` `50%` `75%` `100%`
##   <chr>                                <chr>    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl>
## 1 Central Hospital                     age        445     0     6    12    21     58
## 2 Military Hospital                    age        884     0     6    14    24     72
## 3 Missing                              age       1441     0     6    13    23     76
## 4 Other                                age        873     0     6    13    23     69
## 5 Port Hospital                        age       1739     0     6    14    24     68
## 6 St. Mark's Maternity Hospital (SMMH) age        420     0     7    12    22     84

linelist %>% 
  rstatix::get_summary_stats(age, type = "quantile")

## `mutate_if()` ignored the following grouping variables:
## Column `variable`

## # A tibble: 1 x 7
## # Groups:   variable [1]
##   variable     n  `0%` `25%` `50%` `75%` `100%`
##   <chr>    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl>
## 1 age       5802     0     6    13    23     84

Tóm tắt dữ liệu tổng hợp

Nếu bạn bắt đầu với dữ liệu tổng hợp (aggregated data), sử dụng n() để trả về số lượng các dòng, không phải là tổng của các số lượng được đếm. Để lấy tổng, sử dụng sum() trên cột của dữ liệu đếm.

Ví dụ, giả sử bạn đang bắt đầu với data frame đếm số lượng như bên dưới, gọi là linelist_agg - nó hiển thị ở định dạng “dọc”, các trường hợp được tính theo outcome và giới tính.

Sau đây chúng ta sẽ tạo data frame minh hoạt số trường hợp của linelist được đếm theo outcome và gender (các giá trị missing được loại bỏ để rõ ràng).

linelist_agg <- linelist %>% 
  drop_na(gender, outcome) %>% 
  count(outcome, gender)

linelist_agg

##   outcome gender    n
## 1   Death      f 1227
## 2   Death      m 1228
## 3 Recover      f  953
## 4 Recover      m  950

Để tính tổng số lượng (trong cột n) theo nhóm bạn có thể sử dụng hàm summarise() nhưng đặt cột mới bằng sum(n, na.rm=T). Để thêm phần tử điều kiện vào phép toán tổng, bạn có thể sử dụng cú pháp dấu ngoặc vuông tập hợp con [ ] trên cột đếm.

linelist_agg %>% 
  group_by(outcome) %>% 
  summarise(
    total_cases  = sum(n, na.rm=T),
    male_cases   = sum(n[gender == "m"], na.rm=T),
    female_cases = sum(n[gender == "f"], na.rm=T))

## # A tibble: 2 x 4
##   outcome total_cases male_cases female_cases
##   <chr>         <int>      <int>        <int>
## 1 Death          2455       1228         1227
## 2 Recover        1903        950          953

across() trên nhiều cột

Bạn có thể sử dụng summarise() trên nhiều cột bằng hàm across(). Điều này làm cho mọi thứ dễ dàng hơn khi bạn muốn tính toán các thống kê giống nhau cho nhiều cột. Đặt across() bên trong summarise() và chỉ rõ những điều sau:

• .cols = tên cột viết dưới dạng vector c() hoặc sử dụng các hàm trợ giúp chọn cột “tidyselect” (được giải thích bên dưới)
  
• .fns = hàm thực hiện (không có dấu ngoặc) - bạn có thể đưa nhiều hàm vào thông qua list()

Ví dụ dưới đây, mean() được áp dụng cho các cột dữ liệu dạng số. Một vectơ tên của các cột được gán cho .cols = và hàm duy nhất mean được xác định (không có dấu ngoặc) cho .fns =. Bất kỳ đối số bổ sung nào cho hàm (vd: na.rm=TRUE) được cung cấp phía sau .fns =, ngăn cách bởi dấu phẩy.

Có thể khó để hiểu được thứ tự của dấu ngoặc đơn và dấu phẩy chính xác khi sử dụng across(). Hãy nhớ là bên trong hàm across() bạn phải bao gồm các cột, các hàm, và tất cả những đối số cần thiết cho các hàm.

linelist %>% 
  group_by(outcome) %>% 
  summarise(across(.cols = c(age_years, temp, wt_kg, ht_cm),  # columns
                   .fns = mean,                               # function
                   na.rm=T))                                  # extra arguments

## # A tibble: 3 x 5
##   outcome age_years  temp wt_kg ht_cm
##   <chr>       <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Death        15.9  38.6  52.6  125.
## 2 Recover      16.1  38.6  52.5  125.
## 3 <NA>         16.2  38.6  53.0  125.

Nhiều hàm có thể được chạy cùng một lúc. Dưới đây hàm mean và sd được cung cấp cho .fns = bên trong một list(). Bạn có cơ hội cung cấp tên ký tự (vd: “mean” và “sd”) để thêm vào tên các cột mới.

linelist %>% 
  group_by(outcome) %>% 
  summarise(across(.cols = c(age_years, temp, wt_kg, ht_cm), # columns
                   .fns = list("mean" = mean, "sd" = sd),    # multiple functions 
                   na.rm=T))                                 # extra arguments

## # A tibble: 3 x 9
##   outcome age_years_mean age_years_sd temp_mean temp_sd wt_kg_mean wt_kg_sd ht_cm_mean ht_cm_sd
##   <chr>            <dbl>        <dbl>     <dbl>   <dbl>      <dbl>    <dbl>      <dbl>    <dbl>
## 1 Death             15.9         12.3      38.6   0.962       52.6     18.4       125.     48.7
## 2 Recover           16.1         13.0      38.6   0.997       52.5     18.6       125.     50.1
## 3 <NA>              16.2         12.8      38.6   0.976       53.0     18.9       125.     50.4

Dưới đây là danh sách các hàm trợ giúp “tidyselect” bạn có thể cung cấp cho .cols = để lựa chọn cột:

• everything() - tất cả các cột khác không được đề cập
  
• last_col() - cột cuối cùng
  
• where() - áp dụng một hàm cho tất cả các cột và chọn những cột trả về giá trị TRUE
  
• starts_with() - khớp với một tiền tố được chỉ định. Ví dụ: starts_with("date")
• ends_with() - khớp với một hậu tố được chỉ định. Ví dụ: ends_with("_end")
  
• contains() - cột chứa một chuỗi ký tự. Ví dụ: contains("time")
• matches() - áp dụng một biểu thức chính quy (regex). Ví dụ: contains("[pt]al")
  
• num_range() - khoảng giá trị số
• any_of() - khớp nếu cột được đặt tên. Hữu ích nếu tên có thể không tồn tại. Ví dụ: any_of(date_onset, date_death, cardiac_arrest)

Ví dụ, để trả về giá trị trung bình của tất cả các cột dạng số, sử dụng where() và thêm vào hàm is.numeric() (không có dấu ngoặc). Tất cả những thứ này vẫn được đặt trong hàm across().

linelist %>% 
  group_by(outcome) %>% 
  summarise(across(
    .cols = where(is.numeric),  # all numeric columns in the data frame
    .fns = mean,
    na.rm=T))

## # A tibble: 3 x 12
##   outcome generation   age age_years   lon   lat wt_kg ht_cm ct_blood  temp   bmi days_onset_hosp
##   <chr>        <dbl> <dbl>     <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl> <dbl> <dbl>           <dbl>
## 1 Death         16.7  15.9      15.9 -13.2  8.47  52.6  125.     21.3  38.6  45.6            1.84
## 2 Recover       16.4  16.2      16.1 -13.2  8.47  52.5  125.     21.1  38.6  47.7            2.34
## 3 <NA>          16.5  16.3      16.2 -13.2  8.47  53.0  125.     21.2  38.6  48.3            2.07

Xoay trục ngang (Pivot wider)

Nếu bạn thích bảng của mình ở định dạng “rộng”, bạn có thể biến đổi nó sử dụng hàm tidyr pivot_wider(). Bạn có thể sẽ cần đặt lại tên cho các cột bằng rename(). Để tìm hiểu thêm, vui lòng xem chương [Pivoting dữ liệu].

Ví dụ sau đây bắt đầu bằng một bảng “dài” age_by_outcome từ mục Tỷ lệ. Để dễ hình dung, chúng ta tạo lại bảng và in ra:

age_by_outcome <- linelist %>%                  # begin with linelist
  group_by(outcome) %>%                         # group by outcome 
  count(age_cat) %>%                            # group and count by age_cat, and then remove age_cat grouping
  mutate(percent = scales::percent(n / sum(n))) # calculate percent - note the denominator is by outcome group

Để xoay trục ngang, chúng ta tạo các cột mới từ các giá trị trong cột hiện có age_cat (bằng cách đặt names_from = age_cat). Chúng ta cũng chỉ định rằng các giá trị bảng mới sẽ đến từ cột hiện có n, với values_from = n. Các cột không được đề cập trong lệnh pivoting (outcome) sẽ không thay đổi ở phía ngoài cùng bên trái.

age_by_outcome %>% 
  select(-percent) %>%   # keep only counts for simplicity
  pivot_wider(names_from = age_cat, values_from = n)  

## # A tibble: 3 x 10
## # Groups:   outcome [3]
##   outcome `0-4` `5-9` `10-14` `15-19` `20-29` `30-49` `50-69` `70+`  `NA`
##   <chr>   <int> <int>   <int>   <int>   <int>   <int>   <int> <int> <int>
## 1 Death     471   476     438     323     477     329      33     3    32
## 2 Recover   364   391     303     251     367     238      38     3    28
## 3 <NA>      260   228     200     169     229     187      24    NA    26

Tổng các hàng

Khi hàm summarise() vận hành trên dữ liệu đã được nhóm, nó không tính “tổng” một cách tự động. Sau đây là hai cách tiếp cận giúp bạn thêm tổng hàng:

linelist %>% 
  group_by(gender) %>%
  summarise(
    known_outcome = sum(!is.na(outcome)),           # Number of rows in group where outcome is not missing
    n_death  = sum(outcome == "Death", na.rm=T),    # Number of rows in group where outcome is Death
    n_recover = sum(outcome == "Recover", na.rm=T), # Number of rows in group where outcome is Recovered
  ) %>% 
  adorn_totals() %>%                                # Adorn total row (sums of each numeric column)
  adorn_percentages("col") %>%                      # Get column proportions
  adorn_pct_formatting() %>%                        # Convert proportions to percents
  adorn_ns(position = "front")                      # display % and counts (with counts in front)

##  gender known_outcome       n_death     n_recover
##       f 2180  (47.8%) 1227  (47.5%)  953  (48.1%)
##       m 2178  (47.7%) 1228  (47.6%)  950  (47.9%)
##    <NA>  207   (4.5%)  127   (4.9%)   80   (4.0%)
##   Total 4565 (100.0%) 2582 (100.0%) 1983 (100.0%)

by_hospital <- linelist %>% 
  filter(!is.na(outcome) & hospital != "Missing") %>%  # Remove cases with missing outcome or hospital
  group_by(hospital, outcome) %>%                      # Group data
  summarise(                                           # Create new summary columns of indicators of interest
    N = n(),                                            # Number of rows per hospital-outcome group     
    ct_value = median(ct_blood, na.rm=T))               # median CT value per group
  
by_hospital # print table

## # A tibble: 10 x 4
## # Groups:   hospital [5]
##    hospital                             outcome     N ct_value
##    <chr>                                <chr>   <int>    <dbl>
##  1 Central Hospital                     Death     193       22
##  2 Central Hospital                     Recover   165       22
##  3 Military Hospital                    Death     399       21
##  4 Military Hospital                    Recover   309       22
##  5 Other                                Death     395       22
##  6 Other                                Recover   290       21
##  7 Port Hospital                        Death     785       22
##  8 Port Hospital                        Recover   579       21
##  9 St. Mark's Maternity Hospital (SMMH) Death     199       22
## 10 St. Mark's Maternity Hospital (SMMH) Recover   126       22

totals <- linelist %>% 
      filter(!is.na(outcome) & hospital != "Missing") %>%
      group_by(outcome) %>%                            # Grouped only by outcome, not by hospital    
      summarise(
        N = n(),                                       # These statistics are now by outcome only     
        ct_value = median(ct_blood, na.rm=T))

totals # print table

## # A tibble: 2 x 3
##   outcome     N ct_value
##   <chr>   <int>    <dbl>
## 1 Death    1971       22
## 2 Recover  1469       22

table_long <- bind_rows(by_hospital, totals) %>% 
  mutate(hospital = replace_na(hospital, "Total"))

table_long %>% 
  
  # Pivot wider and format
  ########################
  mutate(hospital = replace_na(hospital, "Total")) %>% 
  pivot_wider(                                         # Pivot from long to wide
    values_from = c(ct_value, N),                       # new values are from ct and count columns
    names_from = outcome) %>%                           # new column names are from outcomes
  mutate(                                              # Add new columns
    N_Known = N_Death + N_Recover,                               # number with known outcome
    Pct_Death = scales::percent(N_Death / N_Known, 0.1),         # percent cases who died (to 1 decimal)
    Pct_Recover = scales::percent(N_Recover / N_Known, 0.1)) %>% # percent who recovered (to 1 decimal)
  select(                                              # Re-order columns
    hospital, N_Known,                                   # Intro columns
    N_Recover, Pct_Recover, ct_value_Recover,            # Recovered columns
    N_Death, Pct_Death, ct_value_Death)  %>%             # Death columns
  arrange(N_Known)                                  # Arrange rows from lowest to highest (Total row at bottom)

## # A tibble: 6 x 8
## # Groups:   hospital [6]
##   hospital                             N_Known N_Recover Pct_Recover ct_value_Recover N_Death Pct_Death ct_value_Death
##   <chr>                                  <int>     <int> <chr>                  <dbl>   <int> <chr>              <dbl>
## 1 St. Mark's Maternity Hospital (SMMH)     325       126 38.8%                     22     199 61.2%                 22
## 2 Central Hospital                         358       165 46.1%                     22     193 53.9%                 22
## 3 Other                                    685       290 42.3%                     21     395 57.7%                 22
## 4 Military Hospital                        708       309 43.6%                     22     399 56.4%                 21
## 5 Port Hospital                           1364       579 42.4%                     21     785 57.6%                 22
## 6 Total                                   3440      1469 42.7%                     22    1971 57.3%                 22

Bảng tổng hợp

Cách làm việc mặc định của tbl_summary() khá kinh ngạc - nó lấy các cột bạn cung cấp và tạo một bảng tóm tắt chỉ trong một lệnh. Hàm in ra số liệu thống kê phù hợp với lớp cột: trung vị và khoảng tứ phân vị (IQR) cho các cột số, và số lượng (%) cho các cột danh mục. Giá trị missing được chuyển đổi thành “Unknown”. Chú thích được thêm vào cuối bảng để giải thích các phép tính thống kê, trong khi tổng N được hiển thị ở trên cùng.

linelist %>% 
  select(age_years, gender, outcome, fever, temp, hospital) %>%  # keep only the columns of interest
  tbl_summary()                                                  # default

Các điều chỉnh

Bây giờ chúng tôi sẽ giải thích cách hoạt động của hàm và cách điều chỉnh. Các đối số chính được trình bày chi tiết bên dưới:

by =
Bạn có thể phân tầng bảng của mình theo một cột (ví dụ theo outcome), để tạo thành bảng 2 chiều.

statistic =
Sử dụng phương trình để chỉ định thống kê nào sẽ được hiển thị và cách hiển thị chúng. Có hai vế của phương trình, được ngăn cách bởi dấu ~. Ở vế phải, trong dấu ngoặc kép, là hiển thị phép toán thống kê mong muốn, và ở vế trái là các cột mà phép thống kê đó sẽ áp dụng.

• Vế phải của phương trình sử dụng cú pháp của hàm str_glue() từ stringr (xem Ký tự và chuỗi), với chuỗi hiển thị mong muốn trong dấu ngoặc kép và các phép toán thống kê trong dấu ngoặc nhọn. Bạn có thể thêm các phép thống kê như là “n” (số lượng), “N” (mẫu số), “mean”, “median”, “sd”, “max”, “min”, phân vị “p##” như là “p25”, hoặc phần trăm của một tổng như là “p”. Xem ?tbl_summary để biết thêm chi tiết.
  
• Đối với phía bên trái của phương trình, bạn có thể chỉ định các cột theo tên (ví dụ: age hoặc c(age, gender)) hoặc sử dụng các hàm trợ giúp như all_continuous(), all_categorical(), contains(), starts_with(), v.v.

Một ví dụ đơn giản về phương trình statistic = có thể tham khảo ở bên dưới, để chỉ in giá trị trung bình của cột age_years:

linelist %>% 
  select(age_years) %>%         # keep only columns of interest 
  tbl_summary(                  # create summary table
    statistic = age_years ~ "{mean}") # print mean of age

Một phương trình phức tạp hơn một chút có thể như"({min}, {max})", kết hợp các giá trị max và min trong dấu ngoặc đơn và được phân tách bằng dấu phẩy:

linelist %>% 
  select(age_years) %>%                       # keep only columns of interest 
  tbl_summary(                                # create summary table
    statistic = age_years ~ "({min}, {max})") # print min and max of age

Bạn cũng có thể phân biệt cú pháp cho các cột hoặc loại cột riêng biệt. Trong ví dụ phức tạp hơn bên dưới, giá trị được cung cấp cho statistc = là một danh sách chỉ ra rằng đối với tất cả các cột dạng số thì bảng sẽ in ra giá trị trung bình và độ lệch chuẩn bên trong ngoặc, trong khi các cột dạng danh sách thì sẽ in ra n, mẫu số, và phần trăm.

digits =
Điều chỉnh các chữ số và làm tròn. Theo tùy chọn, điều này có thể được chỉ định chỉ dành cho các cột dạng số liên tục (như bên dưới).

label =
Điều chỉnh cách hiển thị tên cột. Cung cấp tên cột và nhãn mong muốn của nó được phân tách bằng dấu ngã. Theo mặc định thì tên cột được hiển thị.

missing_text =
Điều chỉnh cách giá trị missing được hiển thị. Mặc định hiển thị là “Unknown”.

type =
Sử dụng để điều chỉnh số lượng cấp độ của thống kê được hiển thị Cú pháp tương tự như statistic = trong đó bạn cung cấp một phương trình với các cột ở bên trái và một giá trị ở bên phải. Hai trường hợp phổ biến bao gồm:

• type = all_categorical() ~ "categorical" Buộc các cột nhị phân (ví dụ: fever có/không) hiển thị tất cả các cấp độ thay vì chỉ hiện thị hàng “có”
  
• type = all_continuous() ~ "continuous2" Cho phép các kết quả thống kê được trình bày theo nhiều dòng cho mỗi biến, như được trình bày trong phần sau

Trong ví dụ dưới đây, mỗi đối số này được sử dụng để điều chỉnh bảng ban đầu:

linelist %>% 
  select(age_years, gender, outcome, fever, temp, hospital) %>% # keep only columns of interest
  tbl_summary(     
    by = outcome,                                               # stratify entire table by outcome
    statistic = list(all_continuous() ~ "{mean} ({sd})",        # stats and format for continuous columns
                     all_categorical() ~ "{n} / {N} ({p}%)"),   # stats and format for categorical columns
    digits = all_continuous() ~ 1,                              # rounding for continuous columns
    type   = all_categorical() ~ "categorical",                 # force all categorical levels to display
    label  = list(                                              # display labels for column names
      outcome   ~ "Outcome",                           
      age_years ~ "Age (years)",
      gender    ~ "Gender",
      temp      ~ "Temperature",
      hospital  ~ "Hospital"),
    missing_text = "Missing"                                    # how missing values should display
  )

## 1323 observations missing `outcome` have been removed. To include these observations, use `forcats::fct_explicit_na()` on `outcome` column before passing to `tbl_summary()`.

Thống kê nhiều dòng cho các biến liên tục

Nếu bạn muốn in nhiều dòng thống kê cho các biến liên tục, bạn có thể thiết lập type = thành “continuous2”. Bạn có thể kết hợp tất cả các yếu tố được hiển thị trước đó trong một bảng bằng cách chọn thống kê bạn muốn hiển thị. Để làm điều này, bạn cần cho hàm biết rằng bạn muốn khôi phục bảng bằng cách nhập type là “continuous2”. Số lượng các giá trị missing được hiển thị là “Unknown”.

linelist %>% 
  select(age_years, temp) %>%                      # keep only columns of interest
  tbl_summary(                                     # create summary table
    type = all_continuous() ~ "continuous2",       # indicate that you want to print multiple statistics 
    statistic = all_continuous() ~ c(
      "{mean} ({sd})",                             # line 1: mean and SD
      "{median} ({p25}, {p75})",                   # line 2: median and IQR
      "{min}, {max}")                              # line 3: min and max
    )

Có nhiều cách khác để chỉnh sửa các bảng này, bao gồm thêm giá trị p, chỉnh sửa màu sắc và tiêu đề, v.v. Các phần này được đề cập trong tài liệu trợ giúp đính kèm (nhập ?tbl_summary trong cửa sổ Console), và một số được đề cập trong chương Các kiểm định thống kê cơ bản.

Tỷ lệ

Để trả về tỷ lệ, hãy chuyển bảng trên vào hàm prop.table(). Sử dụng đối số margins = để chỉ định xem bạn muốn tỷ lệ của hàng (1), của cột (2) hay của toàn bảng (3). Để dễ nhìn, chúng ta pipe bảng trên vào hàm round() của base R, chỉ định 2 chữ số sau dấu phẩy.

# get proportions of table defined above, by rows, rounded
prop.table(age_by_outcome, 1) %>% round(2)

##        
##         Death Recover <NA>
##   0-4    0.43    0.33 0.24
##   5-9    0.43    0.36 0.21
##   10-14  0.47    0.32 0.21
##   15-19  0.43    0.34 0.23
##   20-29  0.44    0.34 0.21
##   30-49  0.44    0.32 0.25
##   50-69  0.35    0.40 0.25
##   70+    0.50    0.50 0.00
##   <NA>   0.37    0.33 0.30

Tổng

Để thêm tổng hàng và tổng cột, hãy chuyển bảng vào hàm addmargins(). Cách này hoạt động cho cả số lượng và tỷ lệ.

addmargins(age_by_outcome)

##        
##         Death Recover <NA>  Sum
##   0-4     471     364  260 1095
##   5-9     476     391  228 1095
##   10-14   438     303  200  941
##   15-19   323     251  169  743
##   20-29   477     367  229 1073
##   30-49   329     238  187  754
##   50-69    33      38   24   95
##   70+       3       3    0    6
##   <NA>     32      28   26   86
##   Sum    2582    1983 1323 5888

Chuyển đổi thành data frame

Chuyển đổi trực tiếp một đối tượng dạng table() sang một data frame không phải là một đường thẳng. Cách tiếp cận được trình bày như dưới đây:

1. Tạo một bảng, mà không sử dụng useNA = "always". Thay vào đó chuyển giá trị NA thành “(Missing)” với hàm fct_explicit_na() của package forcats.
   
2. Thêm tổng (tùy chọn) bằng cách piping tới addmargins()
   
3. Pipe tới hàm as.data.frame.matrix() của base R
   
4. Pipe bảng trên vào hàm rownames_to_column() của package tibble, ghi rõ tên cho cột đầu tiên
   
5. In, Xem hoặc xuất bảng như mong muốn. Trong ví dụ này, chúng ta sử dụng hàm flextable() từ package flextable như đã được mô tả trong chương Kết quả sẽ được in ra cửa sổ RStudio viewer dưới dạng một hình ảnh HTML đẹp.

table(fct_explicit_na(linelist$age_cat), fct_explicit_na(linelist$outcome)) %>% 
  addmargins() %>% 
  as.data.frame.matrix() %>% 
  tibble::rownames_to_column(var = "Age Category") %>% 
  flextable::flextable()