简 介
Introduction
本系列推送旨在为临床科研人提供临床研究中常用R包的系统性学习分享。
在临床研究中， Table 1通常是研究报告中首个关键数据表，用于展示样本的基线特征，其在研究设计和结果解释中具有以下几个重要作用：
1. 描述研究对象的特征，包括研究中的基本人口统计信息和临床特征，例如年龄、性别、体重、病程、既往病史等。这些信息有助于读者理解研究样本的整体情况，以便评估其是否具有代表性、以及研究结果是否可推广到更广泛的人群中。
2. 比较组间平衡性，这对于随机对照试验尤其重要，因为组间特征平衡性可以降低混杂偏倚的可能性。
3. 确定潜在的混杂因素，Table 1有助于识别可能影响结果的混杂因素。通过检查这些特征，可以了解在统计模型中需要控制的变量。
因此，本期内容的第一期，我们将介绍 tableone 包的基础功能和主要参数设置，帮助大家轻松创建基线表。
MASCU
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R Package
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本期演示数据将通过 R 语言自行模拟，帮助大家独立掌握数据处理的完整流程。
01
tableone包的基本功能
02
tableone包的函数介绍
# Tableone包的安装和加载
install.packages("tableone")
library(tableone)
# 模拟数据
set.seed(123)
sample_data <- data.frame(
age = round(runif(100, 20, 80)),
sex = sample(c("Male", "Female"), 100, replace = TRUE),
weight = round(rnorm(100, 70, 10), 1),
glucose = round(rlnorm(100, meanlog = 4.5, sdlog = 0.5), 1), # 模拟非正态血糖变量
group = sample(c("Control", "Treatment"), 100, replace = TRUE)
)
# 创建基线表
table <- CreateTableOne(
vars = c("age", "sex", "weight", "glucose"), # 包含的变量列表
strata = "group", # 分组变量
data = sample_data, # 数据框
factorVars = "sex", # 分类变量
test = TRUE, # 是否进行统计检验
addOverall = TRUE # 是否添加总体列
)
baseline<-print(table, nonnormal = c("glucose")) # 指定非正态变量
write.csv(baseline, file = "baseline.csv") # 输出到桌面03
主要参数解析与应用示例
04
其他实用技巧
05
参考文档与相关指南链接
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图文：睿观
审核：美观
编辑：云观
编审：静观
