顶刊table1基线表全网最强R包评测-补充篇

上一篇小编写了顶刊Table1的基线表案例与R包测评，横评了10个基线表tableone，comparegroup，CRCgrp、autoReg、moonBook等R包后，收获了小伙伴们超多的赞，同时后台有留言增补了几个R包，感谢小伙伴们的认真阅读。小编再接再厉，继续把缺漏的补上，让文章更加完整。当然，小编以前写过R finalfit基线工具，SAS基线工具，SPSS基线工具，小伙伴们可以可取所需。下面为补充基线表R包。

1.furniture包

furniture包的推荐用na.rm=F，如果用na.rm=T则在存在缺失值的时候，会排除全部缺失变量任一缺失取行计算为完全数据。当然，如果缺失值敏感性分析的时候，需要complete data似乎也行，但是检验量与p值却仅有t和X2，同时na.rm=F会将NA单独计算为一类别(实际上几乎很少这样处理)，导致p不对。furniture包便捷的地方是修改变量名。

2. epiDispaly包

epiDispaly包中tableStack可以简单的生成基线表，但是很粗糙。

3. Hmisc包

Hmisc包是Frank E Harrell大神写的，但是主攻并不是基线表。虽然能跑，并且提供统计参数，参数仅仅支持F、X2，且也没有正态方差齐X2精确条件预判。https://hbiostat.org/r/hmisc。

发散思维

1.后台留言中，除了furniture，剩下Jstable、sjPlot等都是基于回归分析的三线表。Jstable包是Jinseob Kim 创建，主要用于‘GLM’, ‘GEE’, ‘GLMM’, ‘Cox’ and ‘survey’ 模型一键制表。sjPlot包可以拟合回归方程(线性模型，广义线性模型，混合线性模型等)之后，可以自动出各个变量的回归系数，95%置信区间，p值，以及模型的R2，并且自动形成表格。

2.最近越来越感觉是调包侠，R太多了眼花缭乱，很难找到如意的完美包，过程很艰辛。也许这也是R碎片化带来的副作用。

小结

结论不变，compareGroups+ moonBook+ table1sci才能做出满意的基线表格。

参考文献

1医学统计与R语言：被低估的sjPlot包—列联表数据分析