set.seed(1)
年齢 <- floor(rnorm(100,60,10))
性別 <- sample(c("男性","女性"),100,replace = TRUE)
体重 <- floor(rnorm(100,60,7))
MMT <- as.numeric(sample(c(1:5), 100, prob = c(0.1,0.1,0.2,0.3,0.3), replace = TRUE))
術側　<- sample(c("右","左"),100,replace = TRUE)
治療 <- sample(c(0,1),100,replace = TRUE)
data <- data.frame(年齢,性別,体重,MMT,術側,治療)
data

install.packages("gtsummary")
install.packages("tidyverse")
install.packages("gt")
install.packages("flextable")

install.packages("remotes")
remotes::install_github("ddsjoberg/gtsummary")

library(gtsummary)
library(tidyverse)

data %>% 
  tbl_summary()

data %>% 
  tbl_summary(by = 治療)

#JAMAの投稿規定に合わせる
theme_gtsummary_journal(journal = c("jama"), set_theme = TRUE)

#LANCETの投稿規定に合わせる
theme_gtsummary_journal(journal = c("lancet"), set_theme = TRUE)

#元の設定に戻す
reset_gtsummary_theme()

#日本語にする
theme_gtsummary_language("ja")

#元の設定に戻す
reset_gtsummary_theme()

theme_gtsummary_mean_sd()

#元の設定に戻す
reset_gtsummary_theme()

#幅をコンパクトにまとめる
theme_gtsummary_compact()

#もとの設定に戻す
reset_gtsummary_theme()

reset_gtsummary_theme()

data %>% 
  tbl_summary(by = 治療) %>% 
  add_p()

data %>% 
  tbl_summary(by = 治療) %>% 
  add_p() %>% 
  add_n() 

data %>% 
  tbl_summary(by = 治療) %>% 
  add_p() %>% 
  add_overall() 

data %>% 
  tbl_summary(by = 治療) %>% 
  add_p() %>% 
  add_overall() %>%   
  bold_labels()

綺麗です。 https://t.co/iO4k6Dm3wy

— よね (@yutayonemoto) September 11, 2020

reset_gtsummary_theme()
theme_gtsummary_language("ja")
table1 <-
  data %>% 
  tbl_summary(by = 治療) %>% 
  add_p() %>% 
  add_overall() %>%   
  bold_labels() %>% 
  as_flex_table()
table1

#Wordで開く場合
print(table1, preview = "docx")

#Power Pointで開く場合
print(table1, preview = "pptx")

変数の順番を変えたい、いらない変数を減らしたい：gtsummaryの前に修正しておく

列内の文字の修正（0→対照群）|：gtsummaryの前に修正しておく

集計の方法や表示を修正したい：tbl_summary()

検定の方法を変えたい：add_p()
左上のCharacteristicを変えたい：modify_header(label=)

ヘッダーを編集したい：modify_header(stat_by=)
overallの列を編集したい：add_overall()
ヘッダーの上にもう一つ追加したい：modify_spanning_eader()|
Nの列を編集したい：add_n()

脚注を編集したい：modify_footnote()

タイトル、サブタイトルを加えたい：gtsummaryで直接できない。（gtパッケージやflextableパッケージで編集する）

data %>% 
  select(治療,年齢,体重,性別,術側,MMT) %>% 
  tbl_summary(by = 治療) %>% 
  add_p() %>% 
  add_overall() %>%   
  bold_labels()

data %>% 
  select(治療,年齢,体重,性別,術側,MMT) %>% 
  mutate(治療 = factor(治療, labels = c("対照群", "治療群"))) %>% 
  tbl_summary(by = 治療) %>% 
  add_p() %>% 
  add_overall() %>%   
  bold_labels()

Yep, the list looks great! In this case, you wouldn't need the `c()` portion, e.g.

tbl_summary(by = A,
statistic = list("年齢" ~ "{mean}({sd})",
"体重" ~ "{median}[{p25},{p75}]"))

add_p(list("年齢" ~ "t.test",
"体重" ~ "wilcox.test"))https://t.co/Uf7XVnwpzg pic.twitter.com/2OjcgKZWE2

— Daniel Sjoberg (@statistishdan) September 11, 2020

data %>% 
  tbl_summary(by = 治療,
              type = MMT ~ "categorical")

#変えたい列が1つだけのとき
data %>% 
  mutate(治療 = factor(治療, labels = c("対照群", "治療群"))) %>% 
  select(治療,年齢,体重,性別,術側,MMT) %>% 
  tbl_summary(by = 治療,
              label = 年齢 ~ "年齢（歳）") %>% 
  add_p() %>% 
  add_overall() %>%   
  bold_labels()

#変えたい列が2つ以上の時はlist()の()内に入れる
data %>% 
  mutate(治療 = factor(治療, labels = c("対照群", "治療群"))) %>% 
  select(治療,年齢,体重,性別,術側,MMT) %>% 
  tbl_summary(by = 治療,
              label = list(年齢 ~ "年齢(歳)",
                             体重 ~ "体重(kg)")) %>% 
  add_p() %>% 
  add_overall() %>%   
  bold_labels()

data %>% 
  select(治療,年齢,体重,性別,術側,MMT) %>% 
  mutate(治療 = factor(治療, labels = c("対照群", "治療群"))) %>% 
  tbl_summary(by = 治療,
              statistic = c(年齢, 体重) ~ "{mean}({sd})") %>% 
  add_p() %>% 
  add_overall() %>%   
  bold_labels()

脚注を見ると平均(標準偏差)に変わっています。

data %>% 
  select(治療,年齢,体重,性別,術側,MMT) %>% 
  mutate(治療 = factor(治療, labels = c("対照群", "治療群"))) %>% 
  tbl_summary(by = 治療,
              statistic = all_continuous() ~ "{mean}({sd})") %>% 
  add_p() %>% 
  add_overall() %>%   
  bold_labels()

data %>% 
  select(治療,年齢,体重,性別,術側,MMT) %>% 
  mutate(治療 = factor(治療, labels = c("対照群", "治療群"))) %>% 
  tbl_summary(by = 治療,
              statistic = 年齢 ~ "{mean}({sd})") %>% 
  add_p() %>% 
  add_overall() %>%   
  bold_labels()

data %>% 
  select(治療,年齢,体重,性別,術側,MMT) %>% 
  mutate(治療 = factor(治療, labels = c("対照群", "治療群"))) %>% 
  tbl_summary(by = 治療,
              statistic = list(年齢 ~ "{mean}({sd})",
                               　 体重 ~ "{median}[{p25},{p75}]")) %>% 
  add_p() %>% 
  add_overall() %>%   
  bold_labels()

{n}：集計した人数
{p}：集計した人数の%
{N}：母数
{p○○}：○○%時の値（0から100の数値を指定。"{p10},{p90}"など）
{var}：分散

data %>% 
  select(治療,年齢,体重,性別,術側,MMT) %>% 
  mutate(治療 = factor(治療, labels = c("対照群", "治療群"))) %>% 
  tbl_summary(by = 治療,
              statistic = list(年齢 ~ "{mean}({sd})",
                                 体重 ~ "{median}[{p25},{p75}]"),
              digits = list(c(年齢,体重) ~ c(1,2), 
                            c(性別,術側,MMT)  ~ c(0,1))) %>% 
  add_p() %>% 
  add_overall() %>%   
  bold_labels()

data %>% 
  select(治療,年齢,体重,性別,術側,MMT) %>% 
  mutate(治療 = factor(治療, labels = c("対照群", "治療群"))) %>% 
  tbl_summary(by = 治療,
              statistic = list(年齢 ~ "{mean}({sd})",
                                 体重 ~ "{median}[{p25},{p75}]"),
              digits = list(年齢 ~ c(1,2), 
                            体重 ~ c(1,2,2),
                            c(性別,術側,MMT)  ~ c(0,1))) %>% 
  add_p() %>% 
  add_overall() %>%   
  bold_labels()

theme_gtsummary_mean_sd()

"t.test" for a t-test,（t検定）

"aov" for a one-way ANOVA test,（１元配置分散分析）

"wilcox.test" for a Wilcoxon rank-sum test,（マン・ホットニーのU検定）

"kruskal.test" for a Kruskal-Wallis rank-sum test,（クラスカル・ウォリス検定）

"chisq.test" for a chi-squared test of independence,（χ二乗検定）

"chisq.test.no.correct" for a chi-squared test of independence without continuity correction,

"fisher.test" for a Fisher's exact test,（フィッシャーの正確確率検定）

"lme4" for a random intercept logistic regression model to account for clustered data, lme4::glmer(by ~ variable + (1 | group), family = binomial). The by argument must be binary for this option.（階層モデルのロジスティック回帰？）

Tests default to "kruskal.test" for continuous variables, "chisq.test" for categorical variables with all expected cell counts >=5, and "fisher.test" for categorical variables with any expected cell count <5. A custom test function can be added for all or some variables. See below for an example.

data %>% 
  select(治療,年齢,体重,性別,術側,MMT) %>% 
  mutate(治療 = factor(治療, labels = c("対照群", "治療群"))) %>% 
  tbl_summary(by = 治療,
              statistic = list(年齢 ~ "{mean}({sd})",
                                 体重 ~ "{median}[{p25},{p75}]"),
              digits = list(年齢 ~ c(1,2), 
                              体重 ~ c(1,2,2),
                              c(性別,術側,MMT)  ~ c(0,1))) %>% 
  add_p(list(年齢 ~ "t.test",
                  体重 ~ "wilcox.test")) %>% 
  add_overall() %>%   
  bold_labels()

data %>% 
  tbl_summary(by = 治療) %>% 
  add_p() %>% 
  add_overall() %>%   
  modify_header(label = "○○") %>% 
  bold_labels()

  data %>% 
    mutate(治療 = factor(治療, labels = c("対照群", "治療群"))) %>% 
    select(治療,年齢,体重,性別,術側,MMT) %>% 
    tbl_summary(by = 治療) %>% 
    add_p() %>% 
    add_overall() %>%   
    modify_header(label = "○○",
                  stat_by = "**{level}**<br>N =  {n}") %>% 
    bold_labels()

  data %>% 
    mutate(治療 = factor(治療, labels = c("対照群", "治療群"))) %>% 
    select(治療,年齢,体重,性別,術側,MMT) %>% 
    tbl_summary(by = 治療) %>% 
    add_p() %>% 
    add_overall(col_label = "**全体**<br>N = {N}") %>%   
    modify_header(label = "○○",
                  stat_by = "**{level}**<br>N =  {n}") %>% 
    bold_labels()

data %>% 
  mutate(治療 = factor(治療, labels = c("対照群", "治療群"))) %>% 
  select(治療,年齢,体重,性別,術側,MMT) %>% 
  tbl_summary(by = 治療) %>% 
  add_p() %>% 
  add_overall() %>% 
  modify_footnote(update = starts_with("stat_") ~ "11111") %>% 
  modify_footnote(update = starts_with("p") ~ "22222") %>% 
  bold_labels()

table1 <-
  data %>% 
  mutate(治療 = factor(治療, labels = c("対照群", "治療群"))) %>% 
  select(治療,年齢,体重,性別,術側,MMT) %>% 
  tbl_summary(by = 治療) %>% 
  add_p() %>% 
  add_overall() %>%   
  bold_labels() %>% 
  as_gt()

 library(gt)
#タイトル・サブタイトルを加えるにはtab_header()を用いる
table1 <- 
table1 %>% 
  tab_header(title = "タイトル",
             subtitle = "サブタイトル")

table1 <-
  data %>% 
  mutate(治療 = factor(治療, labels = c("対照群", "治療群"))) %>% 
  select(治療,年齢,体重,性別,術側,MMT) %>% 
  tbl_summary(by = 治療) %>% 
  add_p() %>% 
  add_overall() %>%   
  bold_labels() %>% 
  as_flex_table()
table1

 library(flextable)
table1 <- 
table1 %>% 
  add_header_lines("サブタイトル") %>% 
  add_header_lines("タイトル") %>% 
  fontsize(i = c(1,2), size = c(20,14), part = "header")
table1

#Wordの場合
print(table1, preview = "docx")

#Power Pointの場合
print(table1, preview = "pptx")