超棒的三线表绘制工具，总有一款适合你

主要观点总结

这篇文章主要介绍了R语言在生物医学中的使用，特别是使用gtsummary包绘制表格。文章涵盖了gtsummary包的基本使用、数据类型自动检测、自定义输出、修改统计方法、分组比较、交叉表等功能。此外，文章还对比了其他包如compareGroups和gt包的功能，并展示了如何使用这些工具来创建发表级别的表格。最后，文章提供了一些美化R语言绘制的PCA图的技巧。

关键观点总结

关键观点1: 介绍R语言在生物医学中的使用，特别是gtsummary包的基本功能和优势。

R语言是一种强大的统计编程语言，广泛用于生物医学领域的数据分析和可视化。gtsummary包是专门用来绘制表格的，具有高度自定义的多种选项，可以快速绘制发表级表格，用于总结汇总数据集、多种模型等。

关键观点2: 展示gtsummary包的基本使用和数据类型自动检测功能。

使用gtsummary包时，只需选择需要分析的变量和分组变量，包会自动计算描述性统计指标并生成表格。此外，该包还能自动检测数据集中的连续型、多分类和二分类变量，选择合适的描述性统计方法。

关键观点3: 介绍如何自定义gtsummary包的输出。

gtsummary包允许用户高度自定义表格的各个方面，包括字体字号、添加P值、合并单元格等。用户还可以根据变量类型选择显示方式，并修改统计方法。

关键观点4: 对比其他包如compareGroups和gt包的功能。

虽然compareGroups包使用简单，只需一行代码即可生成表格，但gtsummary包提供更多的自定义选项，可以生成更复杂的发表级别表格。此外，gtsummary包还可以与gt包结合使用，进一步美化表格。

关键观点5: 介绍如何美化R语言绘制的PCA图。

可以使用各种R语言包和技巧来美化PCA图，例如使用不同的颜色、添加图例、修改坐标轴标签等。这些技巧可以使PCA图更加直观和易于理解。

文章预览

关注公众号，发送 R语言 或 python ，可获取资料 💡专注R语言在🩺生物医学中的使用 在R语言中绘制表格的包我们介绍了非常多，除了专门绘制基线资料表的 compareGroups/tableone/table1 ，还介绍了绘制普通表格的 gt ，以及扩展包 gtExtra 。 gtsummary 包是专门用来画表格的，高度自定义的多种选项，快速绘制发表级表格。可用于总结汇总数据集、多种模型等。 快速绘制 描述性统计表格、基线资料表(例如医学期刊常见的表1！) 。自动检测数据集中的连续、多分类和二分类变量，选择合适的描述性统计方法，还包括每个变量的缺失值。 绘制回归模型结果。自动识别常见的回归模型，如逻辑回归和Cox比例风险回归，会在表格中自动填充适当的列标题(即优势比和风险比)。 高度自定义的表格。字体字号、增加P值，合并单元格等，通通支持自定义。 联合 broom/gt/la ………………………………