在huxtable::huxreg()中使用自定义‘`glance`’方法

Question

我正在寻找一种方法来报告组数和观察的数量，使用huxtable::huxreg来创建一个用lmer()预测的多级模型的结果表。我可以编写一个自定义的glance.merMod方法，该方法覆盖broom.mixed包中的broom.mixed方法，该包在从R调用时工作，但在调用huxreg()时不起作用。

我认为问题在于huxreg函数将broom和broom.mixed同时导入为所需的命名空间函数内部。

克服这个问题的最佳方法是使用自定义浏览方法(或者除了简单地将行添加到现有的huxtables之外)？

这是一辆MWE

library(lme4)
library(tibble)
library(huxtable)
library(broom.mixed)

## Simulate multilevel data
sigma <- 0.5
tau <- 0.1
x <- rnorm(100)
w <- rep(rnorm(10), each=10); i <- factor(rep(1:10, each=10))
y <- x + w + rep(rnorm(10, 0, tau), each = 10) + rnorm(100, 0, sigma)
d <- tibble(y, x, w)
m <- lmer(y ~ x + w + (1|i), data=d)

## Custom glance method
glance.merMod <- function(x, ret=tibble::tibble_row()) {
    ret$nobs <- nobs(x)
    ret$ngrps <- summary(x)$ngrps
    return(ret)
}

glance(m) ## Works, returns nobs and ngrps
huxreg(m, statistics = c("nobs", "ngrps")) ## Doesn't work, ngrps missing

Answer 1

您可以使用tidy_override()修复此问题。

m2 <- tidy_override(m, 
        glance = list(
          ngrps = summary(m)$ngrps
        ), 
        extend = TRUE
      )
huxreg(m2, statistics = c("nobs", "ngrps"))

       ─────────────────────────────────────────────────
                                          (1)           
                               ─────────────────────────
         (Intercept)                            0.027   
                                               (0.064)  
         x                                      0.916   
                                               (0.063)  
         w                                      0.982   
                                               (0.075)  
         sd__(Intercept)                        0.096   
                                             (NA)       
         sd__Observation                        0.561   
                                             (NA)       
                               ─────────────────────────
         nobs                                 100       
         ngrps                                 10.000   
       ─────────────────────────────────────────────────
         *** p < 0.001; ** p < 0.01; * p < 0.05.     

您可能还想在set_number_format单元上调用ngrps。