使用epiR::epi.2by2处理分组数据框时出现列类型错误

根据epiR::epi.2by2帮助文档说明，该函数可配合dplyr::group_by创建的分组数据框使用，但实际调用时触发错误：要求第2列（结局列）为因子，而使用cohort.time方法时，结局是事件计数（数值型），这显然不合理。以下是复现代码：

library(dplyr)
library(epiR)

# 生成模拟数据
df <- tibble(group = sample(c("Treatment", "Control"), 100, replace = TRUE)) |> 
  mutate(nevents = rpois(100, 1),
         time = rexp(100, 1),
         group = factor(group))

# 分组汇总事件数和人时
dat <- df |> 
  group_by(group) |> 
  summarise(n = sum(nevents), time = sum(time), .groups = "keep")

print(dat)
#> # A tibble: 2 × 3
#> # Groups:   group [2]
#>   group         n  time
#>   <fct>     <int> <dbl>
#> 1 Control      34  50.0
#> 2 Treatment    50  49.2

# 调用函数触发错误
epi.2by2(dat, method = "cohort.time")
#> Error in epi.2by2(dat, method = "cohort.time"): Column 2 (outcome) must be a factor.

问题原因 #

1. 分组数据框属性干扰：epi.2by2对分组tibble的兼容性不佳，函数内部的变量识别逻辑会被分组属性打乱，无法正确解析数据结构。
2. 未明确指定参数：未手动指定exposure（暴露组）、outcome（事件数）、time（人时）参数，函数默认按列顺序识别：第1列为暴露，第2列为结局。但cohort.time方法要求结局是数值型事件计数，而函数默认的结局校验逻辑仍沿用二分类结局的规则（要求因子），因此产生矛盾。

解决方法 #

步骤1：取消数据框的分组属性 #

将分组tibble转换为普通数据框，消除分组属性对函数的干扰：

dat_ungrouped <- dat |> ungroup()

步骤2：明确指定参数调用函数 #

调用epi.2by2时，手动指定各变量对应的参数，让函数明确识别各列的作用：

result <- epi.2by2(dat = dat_ungrouped,
                   exposure = group,
                   outcome = n,
                   time = time,
                   method = "cohort.time")

print(result)

这样函数就能正确识别cohort.time方法所需的数值型事件计数和人时数据，不会再触发“结局列需为因子”的错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Claudio