Библиотека "TableOne" несколько сравнений. Рассчитать построчно p-значения

Question

Я получил комментарий от рецензента, который хотел иметь все p-значения для каждой строки уровней определенных переменных в таблице демографических характеристик (таблица 1). Хотя эта просьба кажется мне довольно странной (и неточной), я хотел бы согласиться с его предложением.

    library(tableone)
## Load data
library(survival); data(pbc)

# drop ID from variable list
vars <- names(pbc)[-1]

## Create Table 1 stratified by trt (can add more stratifying variables)
tableOne <- CreateTableOne(vars = vars, strata = c("trt"), data = pbc, factorVars = c("status","edema","stage"))

print(tableOne, nonnormal = c("bili","chol","copper","alk.phos","trig"), exact = c("status","stage"),  smd = TRUE)

выход:

Мне нужно иметь p-значения для каждого уровня переменных status, edema а также stageс коррекцией Бонферрони. Я прошел документацию без успеха. Кроме того, правильно ли использовать хи-квадрат для сравнения размеров выборки по строкам?

ОБНОВИТЬ:

Я не уверен, что мой подход правильный, но я хотел бы поделиться им с вами. Я сгенерировал для переменной status фиктивная переменная для каждой страты, чем я рассчитал chisq,

    library(tableone)
    ## Load data
    library(survival); data(pbc)

    d <- pbc[,c("status", "trt")]

    # Convert dummy variables
    d$status.0 <- ifelse(d$status==0, 1,0)
    d$status.1 <- ifelse(d$status==1, 1,0)
    d$status.2 <- ifelse(d$status==2, 1,0)

t <- rbind(    
    chisq.test(d$status.0, d$trt),
    # p-value = 0.7202

    chisq.test(d$status.1, d$trt),
    # p-value = 1

    chisq.test(d$status.2, d$trt)
    #p-value = 0.7818
)
t

BONFERRONI ADJ ДЛЯ НЕСКОЛЬКИХ СРАВНЕНИЙ:

p <- t[,"p.value"]

p.adjust(p, method = "bonferroni")

Answer 1

Этот вопрос был опубликован некоторое время назад, поэтому я полагаю, вы уже ответили рецензенту.

Я действительно не понимаю, зачем вычислять скорректированные значения p только для трех переменных. Фактически, настройка значений p зависит от количества сделанных сравнений. Если вы используетеp.adjust() с вектором из 3 значений p результаты на самом деле не будут "скорректированы" на количество сделанных сравнений (вы действительно сделали более полутора дюжин!)

Я показываю, как извлечь все p-значения, чтобы вы могли вычислить скорректированные. Чтобы извлечь pValues ​​из пакетаtableOne есть способ вызова атрибутов объекта (объяснено первым) и два быстрых и грязных способа (в нижней части).

Чтобы извлечь их, я сначала скопирую ваш код для создания tableOne:

library(tableone)
## Load data
library(survival); data(pbc)

# drop ID from variable list
vars <- names(pbc)[-1]

## Create Table 1 stratified by trt (can add more stratifying variables)
tableOne <- CreateTableOne(vars = vars, strata = c("trt"), data = pbc, factorVars = c("status","edema","stage"))

Вы можете увидеть, что есть у вашего объекта tableOne, через attributes()

attributes(tableOne)

Вы можете увидеть tableOne обычно имеет таблицу для непрерывных и категориальных переменных. Ты можешь использоватьattributes() в них тоже

attributes(tableOne$CatTable)
# you can notice $pValues

Теперь вы знаете, где находятся значения pValues, и можете извлечь их с помощью attr()

attr(tableOne$CatTable, "pValues")

Нечто подобное с числовыми переменными:

attributes(tableOne$ContTable)
# $pValues are there
attr(tableOne$ContTable, "pValues")

У вас есть pValues ​​для нормальных и ненормальных переменных. Как вы установили ранее, вы можете извлечь оба

mypCont <- attr(tableOne$ContTable, "pValues") # put them in an object
nonnormal = c("bili","chol","copper","alk.phos","trig") # copied from your code

mypCont[rownames(mypCont) %in% c(nonnormal), "pNonNormal"] # extract NonNormal

"%!in%" <- Negate("%in%")
mypCont[rownames(mypCont) %!in% c(nonnormal), "pNonNormal"] # extract Normal

После всего сказанного и извлеченных pValues ​​я думаю, что есть два более удобных быстрых и грязных способа сделать то же самое:

Быстрый и грязный способ A: использованиеdput()с вашим напечатанным tableOne. Затем найдите в консоли, где находятся pValues, и скопируйте и вставьте их в скрипт, чтобы сохранить их в объекте.

Быстрый и грязный способ B: Если вы посмотрите в tableOne vignette, там есть раздел "Экспорт", вы можете использоватьprint(tableOne, quote = TRUE)а затем просто скопируйте и вставьте в электронную таблицу (например, LibreOffice, Excel...). Затем я бы выбрал столбец с pValue, транспонировал его и вернул обратно в R, чтобы вычислить скорректированные значения p с помощьюp.adjust() и скопируйте их обратно в электронную таблицу для отправки в журнал