在R中，创建一个包含两组比较的汇总表

Question

我经常想为研究创建汇总表，在其中比较两组之间的几个变量，列出每个变量的值以及两组变量之间的差异。

例如，说我想比较年龄组（年轻人和年龄）和两组（A和B）之间的男性比例。我想得出一个表格，其中每个变量都有行（年龄，男性），然后为每组重复以下变量的列（分子，分母，比率，两个比率之间的差异，95％CI，卡方的p值）。

我正在寻找这种类型的桌子的通用方法。

假设我有下表：

library(dplyr)    
AgeGroup <- sample(c("Young", "Old"), 10, replace = TRUE)
Gender <- sample(c("Male", "Female"), 10, replace = TRUE)
df <- data.frame(AgeGroup, Gender)
df

我可以轻松创建一个摘要表，而无需进行比较：

df1 <- df %>%
  group_by(AgeGroup) %>%
  summarise(num_M = sum(Gender == "Male"),
            den_M = n(),
            prop_M = num_M/den_M)
df1

但是我不知道如何在分组数据的不同行之间创建其他比较列。假设我想对每个AgeGroup中的男性比例进行chi.sq测试，然后将p值添加到上面的汇总表中。

看起来像这样（显然，数字是示例），Y =年轻，O =旧：

任何朝着正确方向轻拍的人都会受到赞赏。

谢谢！

Answer 1

我喜欢汇总表的finalfit软件包。如果您需要添加自定义汇总功能，它可能不够灵活，但是其默认统计信息涵盖了示例中您要求的所有内容，例如每个组中的数字，比例和卡方检验。如果您有连续变量，它将计算每组中的均值和标准差。

library(finalfit)

finalfit::summary_factorlist(
    df,
    dependent = "Gender", 
    explanatory = "AgeGroup",
    total_col = TRUE,
    p = TRUE
)

输出：

     label levels   Female      Male Total     p
1 AgeGroup    Old  0 (0.0) 6 (100.0)     6 0.197
2           Young 1 (25.0)  3 (75.0)     4