R：几个多变量逻辑回归结果的自动化表

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如何解决R：几个多变量逻辑回归结果的自动化表？

structure(List(number = c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15),age = c(25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39),sex = c(0,1,0),bmi = c(35,23,20,17,21),Phenotype1 = c(0,1),`Phenotype 2` = c(0,`Phenotype 3` = c(1,`Phenotype 4` = c(0,1)),row.names = c(NA,-15L),class = c("tbl_df","tbl","data.frame"))

# A tibble: 15 x 8
   number   age   sex   bmi Phenotype1 `Phenotype 2` `Phenotype 3` `Phenotype 4`
    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>      <dbl>         <dbl>         <dbl>         <dbl>
 1      1    25     0    35          0             0             1             0
 2      2    26     1    32          0             1             0             0
 3      3    27     0    29          0             0             1             0
 4      4    28     1    26          0             1             0             0
 5      5    29     0    23          0             0             1             1
 6      6    30     1    20          0             1             1             1
 7      7    31     0    17          0             0             1             0
 8      8    32     1    35          0             1             1             1
 9      9    33     0    32          0             0             1             0
10     10    34     1    29          0             1             1             1
11     11    35     0    26          0             0             1             1
12     12    36     1    23          0             1             0             1
13     13    37     0    20          1             1             0             1
14     14    38     1    17          1             1             0             1
15     15    39     0    21          1             1             0             1

大家好， 我有一个包含 100 名患者（此处显示 15 个）、3 个协变量和 50 个表型（此处显示 4 个）的数据集。 我想使用年龄、性别和 BMI 作为协变量对每个表型进行多变量逻辑回归， 我想得到一个这样的表格，其中我有每个协变量的 p 值、OR 和置信区间（CI）。

我只是不知道如何开始。 非常感谢您的帮助！

最好的， 卡罗

解决方法

## Load libraries
library(broom)
library(tidyr)
library(dplyr)


## Define a function to create your sumMary table
sumMary_table <- function(X) {
  
  # Capture number of columns passed to the function
  num_vars <- ncol(X)
  
  # Pre-define lists that will be populated and then collapsed by rest of function
  models <- vector("list",length = num_vars)
  first_tables <- vector("list",length = num_vars)
  second_tables <- vector("list",length = num_vars)
  
  # Loop to create each row for the final table
  for (i in 1:num_vars) {
      
    models[[i]] <- glm(x[[i]] ~ age + sex + bmi,family = "binomial",data = df)
      
    first_tables[[i]] <- broom::tidy(models[[i]])
    first_tables[[i]]$OR <- exp(first_tables[[i]]$estimatE)
    first_tables[[i]]$CI1 <- exp(first_tables[[i]]$estimate - (1.96 * first_tables[[i]]$std.error))
    first_tables[[i]]$CI2 <- exp(first_tables[[i]]$estimate + (1.96 * first_tables[[i]]$std.error))
      
    first_tables[[i]] <- as.data.frame(first_tables[[i]][first_tables[[i]]$term != "(Intercept)",c("term","p.value","OR","CI1","CI2")])[1:3,]
      
      
    second_tables[[i]] <- first_tables[[i]] %>% 
                            pivot_wider(names_from = term,values_from = c("p.value","CI2")) %>%
                            SELEct("p.value_age","OR_age","CI1_age","CI2_age","p.value_bmi","OR_bmi","CI1_bmi","CI2_bmi","p.value_sex","OR_sex","CI1_sex","CI2_sex")
    
  } 
  
  # Combine the rows together into a final table
  final_table <- do.call("rbind",second_tables)
  final_table <- round(final_table,3)
  row.names(final_tablE) <- rep(paste0("Phenotype",1:num_vars))
  
  return(final_tablE)

}

## Let "df" be your data.frame with 100 rows and 54 columns

## Use the sumMary_table() function,passing in the 50 columns containing your Phenotype outcome vars (I assumed they're in columns 5:54)
final_table <- sumMary_table(df[5:54])

## Write the final table to your working directory as a CSV
write.csv(final_table,"final_table.csv")

大佬总结

以上是大佬教程为你收集整理的R：几个多变量逻辑回归结果的自动化表全部内容，希望文章能够帮你解决R：几个多变量逻辑回归结果的自动化表所遇到的程序开发问题。

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