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R broom tidy.epi.2by2 整理 a(n) epi.2by2 对象


Tidy 总结了有关模型组件的信息。模型组件可能是回归中的单个项、单个假设、聚类或类。 tidy 所认为的模型组件的确切含义因模型而异，但通常是不言而喻的。如果模型具有多种不同类型的组件，您将需要指定要返回哪些组件。

用法

# S3 method for epi.2by2
tidy(x, parameters = c("moa", "stat"), ...)

参数

x

通过调用 epiR::epi.2by2() 生成的 epi.2by2 对象

parameters

返回关联度量 ( moa ) 或测试统计量 ( stat )，默认为 moa (关联度量)

...

附加参数。不曾用过。仅需要匹配通用签名。注意：拼写错误的参数将被吸收到 ... 中，并被忽略。如果拼写错误的参数有默认值，则将使用默认值。例如，如果您传递 conf.lvel = 0.9 ，所有计算将使用 conf.level = 0.95 进行。这里有两个异常：

  • tidy() 方法在提供 exponentiate 参数时会发出警告(如果该参数将被忽略)。

  • augment() 方法在提供 newdata 参数时会发出警告(如果该参数将被忽略)。

细节

当调用 epiR::epi.2by2() 时，tibble 对于 massoc 或 massoc.detail 中包含的每个关联度量或测试都有一列。

也可以看看

值

带有列的 tibble::tibble()：

conf.high

估计置信区间的上限。

conf.low

估计置信区间的下限。

df

该术语在模型中使用的自由度。

p.value

与观察到的统计量相关的两侧 p 值。

statistic

在回归项非零的假设中使用的 T-statistic 的值。

term

回归项的名称。

estimate

估计关联度

例子


# load libraries for models and data
library(epiR)
#> Package epiR 2.0.61 is loaded
#> Type help(epi.about) for summary information
#> Type browseVignettes(package = 'epiR') to learn how to use epiR for applied epidemiological analyses
#> 

# generate data
dat <- matrix(c(13, 2163, 5, 3349), nrow = 2, byrow = TRUE)

rownames(dat) <- c("DF+", "DF-")
colnames(dat) <- c("FUS+", "FUS-")

# fit model
fit <- epi.2by2(
  dat = as.table(dat), method = "cross.sectional",
  conf.level = 0.95, units = 100, outcome = "as.columns"
)

# summarize model fit with tidiers
tidy(fit, parameters = "moa")
#> # A tibble: 15 × 4
#>    term                estimate conf.low conf.high
#>    <chr>                  <dbl>    <dbl>     <dbl>
#>  1 PR.strata.wald         4.01    1.43      11.2  
#>  2 PR.strata.taylor       4.01    1.43      11.2  
#>  3 PR.strata.score        1.84    1.25       2.24 
#>  4 OR.strata.wald         4.03    1.43      11.3  
#>  5 OR.strata.cfield       4.03   NA         NA    
#>  6 OR.strata.score        4.03    1.49      10.9  
#>  7 OR.strata.mle          4.02    1.34      14.4  
#>  8 ARisk.strata.wald      0.448   0.0992     0.797
#>  9 ARisk.strata.score     0.448   0.142      0.882
#> 10 NNT.strata.wald      223.    125.      1008.   
#> 11 NNT.strata.score     223.    113.       705.   
#> 12 PARisk.strata.wald     0.176  -0.0225     0.375
#> 13 PARisk.strata.piri     0.176   0.0389     0.314
#> 14 AFRisk.strata.wald     0.750   0.301      0.911
#> 15 PAFRisk.strata.wald    0.542   0.0361     0.782
tidy(fit, parameters = "stat")
#> # A tibble: 3 × 4
#>   term               statistic    df p.value
#>   <chr>                  <dbl> <dbl>   <dbl>
#> 1 chi2.strata.uncor       8.18     1 0.00424
#> 2 chi2.strata.yates       6.85     1 0.00885
#> 3 chi2.strata.fisher     NA       NA 0.00635
源代码：R/epiR-tidiers.R

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自等大神的英文原创作品 Tidy a(n) epi.2by2 object。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。