Table 1（patient characteristics）

R-備忘録

2023.09.032023.06.08

データセット set01 をdatに格納します（ファイルの読み込み）

dat <- read.csv("set01.csv", header=T, fileEncoding = "UTF-8")

データの確認

head(dat)

library(tableone)

一覧にしたい変数を選択してvarsの中に格納します

vars <- c( "年齢", "筋トレ", "歩行練習", "効果")

次に名義変数を指定してfacvarsに格納します

facvars <- c("筋トレ", "歩行練習", "効果")

表を作成します

table1 <- CreateTableOne(
    vars = vars, 
    factorVars = facvars,
    data = dat) 

print(table1)

筋トレの有無で層別します

vars2 <- c( "年齢", "歩行練習", "効果")

table2 <- CreateTableOne(
    vars = vars2, 
    factorVars = facvars,
    strata = "筋トレ",
    data = dat)

比率の検定はFisherの正確検定（exact）

年齢をパラメトリック検定（oneway.test）で比較する場合

print(
table2,
normal = "年齢",
exact = c("歩行練習", "効果"))

年齢をノンパラメトリック検定で比較する場合（Man-Whitney U test）

print(
table2,
nonnormal = "年齢",
exact = c("歩行練習", "効果"))

年齢[ ]の中は第1四分位と第3四分位

Yoshida

リハビリテーション研究に必要な統計学について、R（Windows, ChatGPT）を使って紹介してます。サンプルは全て架空のデータで作成しています。したがって解析結果は事実とは異なりますのでご了承ください。間違いなどのご指摘はコメント欄にご記入いただければ助かります。

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