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。
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