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autoReg | 自动线性和逻辑回归和生存分析

autoReg可以制作描述性统计汇总表，在各种回归模型中自动选择解释变量。支持线性模型、广义线性模型和环比例风险模型。生成可发表的回归分析结果汇总表和图表。

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#install.packages("devtools")
devtools::install_github("cardiomoon/autoReg")
library(autoReg)

基线特征描述统计

## 基线特征描述统计
library(moonBook) # 示例数据
data(acs)
library(dplyr)
ft=gaze(sex~.,data=acs) %>% myft()
ft
# library(rrtable)
# table2pptx(ft) #Exported table as Report.pptx
# table2docx(ft) #Exported table as Report.docx

image-20220303202759005

用两个或多个分组变量总结基线特征

gaze(sex+Dx~.,data=acs) %>% myft()
gaze(sex+DM+HBP~age,data=acs) %>% myft()

自动选择解释变量

可以做一个表格总结回归分析的结果。例如，对结肠癌数据进行逻辑回归分析。

library(survival)   # For use of data colon
data(cancer)  

fit=glm(status~rx+sex+age+obstruct+perfor+nodes,data=colon,family="binomial")
summary(fit)
autoReg(fit) %>% myft()

image-20220303205525754

如果想要一个有更多解释的表，你可以用数字变量来做分类变量。

colon$status.factor=factor(colon$status,labels=c("Alive","Died"))
colon$obstruct.factor=factor(colon$obstruct,labels=c("No","Yes"))
colon$perfor.factor=factor(colon$perfor,labels=c("No","Yes"))
colon$sex.factor=factor(colon$sex,labels=c("Female","Male"))

fit=glm(status.factor~rx+sex.factor+age+obstruct.factor+perfor.factor+nodes,data=colon,family="binomial")
result=autoReg(fit) 
result %>% myft()
## setLabel()函数给变量名添加标签
colon$status.factor=setLabel(colon$status.factor,"Mortality")
colon$rx=setLabel(colon$rx,"Treatment")
colon$age=setLabel(colon$age,"Age(Years)")
colon$sex.factor=setLabel(colon$sex.factor,"Sex")
colon$obstruct.factor=setLabel(colon$obstruct.factor,"Obstruction")
colon$perfor.factor=setLabel(colon$perfor.factor,"Perforation")
colon$nodes=setLabel(colon$nodes,"Positive nodes")

fit=glm(status.factor~rx+sex.factor+age+obstruct.factor+perfor.factor+nodes,data=colon,family="binomial")
result=autoReg(fit) 
result %>% myft()

image-20220303205740851

# 如果不想在表中显示参考值，可以缩短表。
shorten(result) %>% myft()

image-20220303210028941

添加单变量模型表和自动选择解释变量

可以将单变量分析的结果添加到表中。此时，autoReg()函数自动选择阈值(默认值0.2)以下的解释变量，并执行多变量分析。在本表中，解释变量的p值为性别。因子和年龄均高于缺省阈值(0.2)，在多元模型中被排除。

autoReg(fit, uni=TRUE) %>% myft()

image-20220303210304335

如果想在多元模型中包含所有解释变量，只需将阈值设置为1。

autoReg(fit, uni=TRUE,threshold=1) %>% myft()

image-20220303210440179

可以通过逐步的向后消除来选择变量并做出最终的模型。

autoReg(fit, uni=TRUE,threshold=1, final=TRUE) %>% myft()

image-20220303210558082

在图表中总结回归模型的结果

x=modelPlot(fit)
x
# plot2pptx(print(x)) ##Exported plot as Report.pptx

image-20220303210753077

modelPlot(fit,uni=TRUE,threshold=1,show.ref=FALSE)

image-20220303225020724

参考

GitHub - cardiomoon/autoReg: R package autoReg

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