调查 - @gtsummary 将双精度转换为绝对原因

Question

我正在开展一项 COVID-19 调查。主要目标是提出一个问题，并根据 0-30 范围内的答案给出分数，但是当我执行分析时，包会恢复我的变量，就好像它们是分类变量一样。我想要每个变量的平均分。

这是数据框：

> head(PRA001)
# A tibble: 6 × 6
  ID    A quelle fréquence v…¹ Distance_2m Eviter_contact_sociaux Porter_masque_facial
  <chr>                  <int>       <int>                  <int>                <int>
1 ORC0…                     20          20                     10                   10
2 ORC0…                      0          10                      0                   20
3 ORC0…                      0           0                      0                    0
4 ORC0…                     20          20                     20                   20
5 ORC0…                      0           0                      0                    0
6 ORC0…                      0           0                      0                    0

summary_stats <- PRA001%>%select(-ID)%>%tbl_summary() %>%
  add_stat_label(label = everything() ~ "Mean (SD)")

我期望在干预之前和之后（从时间点变量）获得每个变量的平均分数，然后是平均差，但这就是我得到的。

Answer 1

当变量较少时，gtsummary 将其视为分类变量。我不确定具体的阈值是多少。我相信有人会告诉我。

您可以使用 type 参数来确保将事物作为连续变量进行分析。 （您似乎尝试过使用标签参数）。

summary_stats <- PRA001%>% 
select(-ID)%>%
tbl_summary(., 
type = type = list(everything() ~ "continuous"))

您还可以对变量标签进行快速调整：

summary_stats[["table_body"]][["label"]]<- summary_stats[["table_body"]][["label"]]%>%gsub("_", " ", .)%>%str_to_title()