今天介绍一个非常实用的R包，可帮助各位快速拟合Cox回归模型，制作表格，画出生存曲线以及HR森林图！进入实战部分，首先安装并且载入所需R包：
install.packages("finalfit")
install.packages("flextable")
library(finalfit)
library(flextable)下一步，查看R包{finalfit}中带有的数据集‘colon_s’：
summary(colon_s)下一步，定义自变量和因变量的信息，制作一条生存曲线，代码如下：
x <- "perfor.factor"
y <- "Surv(time, status)"
colon_s %>%
surv_plot(dependent = y, explanatory= x, pval = TRUE)
下一步，定义自变量和因变量，拟合Cox回归，并且将模型结果制作成表格，代码如下：
x <- c("age.factor", "sex.factor", "obstruct.factor", "perfor.factor")
y <- "Surv(time, status)"
# 建立Cox回归并且做表
colon_s %>%
finalfit.coxph(dependent = y, explanatory= x) %>%
flextable(cwidth = 2)
可以将上述的表格导出到Word作进一步的修饰，代码如下：
colon_s %>%
finalfit(dependent = y, explanatory= x) %>%
flextable(cwidth = 2) %>%
save_as_docx(path = "table.docx")运行上述代码后，在各位的工作路径中会出现一个名为‘table.docx’的word文档，说明导出成功！
再比如，有小伙伴希望将结果以森林图的形式呈现(这个是多因素分析的森林树)，那可以这么做：
colon_s %>%
hr_plot(dependent = y, explanatory= x)
全部代码如下：
install.packages("finalfit")
install.packages("flextable")
library(finalfit)
library(flextable)
summary(colon_s)
x <- "perfor.factor"
y <- "Surv(time, status)"
colon_s %>%
surv_plot(dependent = y, explanatory= x, pval = TRUE)
x <- c("age.factor", "sex.factor", "obstruct.factor", "perfor.factor")
y <- "Surv(time, status)"
# 建立Cox回归并且做表
colon_s %>%
finalfit.coxph(dependent = y, explanatory= x) %>%
flextable(cwidth = 2)
colon_s %>%
finalfit(dependent = y, explanatory= x) %>%
flextable(cwidth = 2) %>%
save_as_docx(path = "table.docx")
colon_s %>%
hr_plot(dependent = y, explanatory= x)
特别申明：本文为转载文章，转载自 R语言和统计，不代表贪吃的夜猫子立场，如若转载，请注明出处：https://mp.weixin.qq.com/s/wl5SKlAMMTWBwaapLnU-sA
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 