#這段時間在整理變數眾多的臨床資料，為了提高效率，複習了一下之前學到的r語言繪製臨床資料基線表的r**，並以饗各位。為什麼說（1），以為後面還會適時補充單因素和多因素r語言分析的**。
##臨床資料基線表--三線表
rm(list = ls())
library(survival)
data("pbc")##使用survival包自帶的資料集
##step 1.過濾缺失值
##2.資料型別
str(pbc)
##將分類變數轉換為因子型變數
##3.數值型變數的正態性檢驗
##正態性檢驗
##批量分組做正態性檢驗
#定義數值型標量
#特別強調：正態性的檢驗是分別對該變數在每組中的正態性檢驗，而不是將兩組放到一起檢驗
##4.繪製三線表：
#載入tableone包，
library(tableone)
#明確定義要展現在三線表中的變數及值，此處把trt（**）作為分類依據
# 4.1 需要進行統計分析的變數
colnames(pbc)
myvars
"time",
"status",
"age",
"***",
"ascites",
"hepato",
"spiders",
"edema",
"bili",
"chol",
"albumin",
"copper",
"alk.phos",
"ast",
"trig",
"platelet",
"protime",
"stage")
# 4.2 分類變數
catvars
"trt",
"ascites",
"hepato",
"spiders",
"edema",
"stage")
# 4.3 構建**
#上述結果展示欠佳的地方是二分類變數只統計了其中一類。
#資料分析是，首先我們定義了需要進行統計分析的列，其次是定義了這些變數中到底哪些是分類變數，然後通過createtableone()函式構建**
#結果解讀
#結果顯示，在r語言輸出的結果中，
#計量資料都是用「(mean (sd))」描述，分類變數用「 (%) 」表示，而且還算出了p值。
#函式預設情況下使用正態分佈方法分析資料，因此會出現「(mean (sd))」的描述，
#但是像本例中的臨床生化指標bili，chol，屬於偏態分布，用「(mean (sd))」描述顯然是錯誤的，
#所以需要進一步定義變數。
#同時，非正態指標也不能用t檢驗進行比較，需要用非參檢驗方法，例如對生存狀態（」status」）、臨床分期（"stage"）需用fisher exact檢驗。
#因此，我們在這裡需要把非正態分佈的資料和需要進行fisher exact檢驗的分類變數挑選出來。
#同時用cramvars引數可以顯示兩個水平的分類變數構成比，smd引數為顯示standardized mean differences。
# 4.4 定義非正態分佈資料
nonnormal
# 4.5 定義用fisher exact test的資料
#最終生成的結果，我們用write.csv()函式儲存到csv，然後excel開啟後進行微調。
##5. 有時除了需要分組的比較結果，還需要資料的總的描述結果，這時可以把分組因子刪除即可
# 5.1 構建**
#5.2 re-define table one，對偏態分布的資料採用iqr描述
#最終結果是把二者的結果合併成乙個excel**中
#6. excel**三線圖
#開啟excel**---檔案---邊框---其他邊框：分別給第一行的上下以及最後一行的下繪製粗線，調整行名、列名的字型和資料框高度、寬度，至滿意為止。
#最後附上函式
有空您琢磨琢磨。
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LaTex繪製三線表
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