CreateTableOne输出没有显示分类变量

Question

我试图使用tableone包和CreateTableOne命令创建一个表1，描述R中连续变量和分类/二进制变量的描述性统计信息。我得到了一个只有连续变量出现的表1。下面是我用来首先将数值变量转换成分类变量的代码，然后尝试创建我的表1。也许问题在于我如何将变量从数字转换为范畴？非常感谢您的建议！

#将数值变量转换为分类变量

名称<- c(“吸烟”、“酒精”、“与伴侣同居”、"maternal_yrs_schooling“、”母亲“、"hshldincome”、"srq20binary“、"wave")

finaldata，name <- lapply(finaldata，name，factor)

最终数据

#获取变量名

dput(姓名(最终数据))

#变量向量总结

myVars <- c("people_hshold“、"totalchildren_under6”、"totalchildren_6andover“、"srq20sum")

catVars <- c(“吸烟”、“酒精”、“与伴侣同居”、"maternal_yrs_schooling“、”母亲“、"hshldincome”、"srq20binary")

#创建表1

tab1 <- CreateTableOne(vars = myVars，strata = "wave"，data = finaldata，factorVars = catVars)

打印(tab1，showAllLevels = TRUE)

Answer 1

这里有几个问题：

1. 问题中缺少输入数据，所以除了您之外，任何人都无法运行问题中的代码。库语句也丢失了。请阅读R标签页面顶部有关发帖和注释问题的信息，这些信息必须包含完整的可复制代码和输入，任何人都可以通过从问题复制并粘贴到R会话中轻松运行这些代码和输入。
2. 表左侧需要的所有变量都应该在vars参数中列出。在这个问题中，只列出了连续的，所以这些是唯一的输出。
3. 没有必要将分类变量转换为因素(尽管它并不有害)。仅仅在factorVars参数中列出它们就足够了。如果它们已经是因子、字符或逻辑，则不必在factorVars参数中列出它们(尽管它并不有害)。factorVars参数的唯一目的是使那些数字编码但应该被视为因子的列被视为这样。

例如，使用anscombe中构建的数据帧，假设我们要使用x1、x4、y1和y2，其中即使x1不是anscombe中的一个因素，它也被认为是绝对的，x4是分组变量，y1和y2是连续的。然后我们使用以下方法。请注意，x1在vars和factorVars中都列出了。

library(tableone)

tab1 <- CreateTableOne(vars = c("x1", "y1", "y2"), strata = "x4", 
  data = anscombe, factorVars = "x1")
print(tab1, showAllLevels = TRUE)

给予：

                Stratified by x4
                 level 8            19            p      test
  n                      10            1                     
  x1 (%)         4        0 ( 0.0)     1 (100.0)   0.358     
                 5        1 (10.0)     0 (  0.0)             
                 6        1 (10.0)     0 (  0.0)             
                 7        1 (10.0)     0 (  0.0)             
                 8        1 (10.0)     0 (  0.0)             
                 9        1 (10.0)     0 (  0.0)             
                 10       1 (10.0)     0 (  0.0)             
                 11       1 (10.0)     0 (  0.0)             
                 12       1 (10.0)     0 (  0.0)             
                 13       1 (10.0)     0 (  0.0)             
                 14       1 (10.0)     0 (  0.0)             
  y1 (mean (SD))       7.82 (1.82)  4.26 (NA)      NA        
  y2 (mean (SD))       7.94 (1.49)  3.10 (NA)      NA