如何在tbl_summary中为连续变量正确使用add_overall与add_ci？

问题描述 #

需要制作包含add_overall和add_ci的统计表格，最初代码顺序导致Overall列无置信区间；调整顺序后运行报错，且仅分类变量场景下代码正常，连续变量（使用continuous2类型）出现如下错误：

Error in `map()`:
ℹ In index: 1.
Caused by error in `dplyr::relocate()`:
ℹ In argument: `all_of(stat_cols_in_order)`.
Caused by error in `all_of()`:
! Can't subset elements that don't exist.
✖ Element `ci_stat_0` doesn't exist.
Run `rlang::last_trace()` to see where the error occurred.

问题原因 #

使用continuous2类型时，add_overall()新增的整体列统计量列名为stat_0，但add_ci()默认会尝试寻找未生成的ci_stat_0列，导致索引错误；同时默认仅针对分组列处理CI的逻辑，无法覆盖新增的Overall列。

解决代码 #

通过明确add_overall的统计量格式，并指定add_ci的目标列与对应统计行的CI格式，即可实现需求：

iris %>% 
  tbl_summary(
    by = Species,
    type = all_continuous() ~ "continuous2",
    statistic = all_continuous() ~ c(
      "{mean}+-{sd}",
      "{median} ({p25} - {p75})",
      "{min} - {max}"
    )
  ) %>%
  # 添加Overall列时同步指定统计量，保证列结构一致
  add_overall(
    last = TRUE,
    statistic = all_continuous() ~ c(
      "{mean}+-{sd}",
      "{median} ({p25} - {p75})",
      "{min} - {max}"
    )
  ) %>%
  # 指定为所有统计列添加CI，并仅针对均值行设置CI格式
  add_ci(
    target = all_stat_cols(),
    statistic = all_continuous() ~ "{mean} ({ci})",
    # 仅对均值所在的统计行应用CI（中位数、极值无CI意义）
    rows = all_continuous() & row_type == "statistic" & str_detect(label, "Mean")
  )

补充说明 #

• target = all_stat_cols()：让add_ci处理包括Overall列在内的所有统计列
• rows参数：限定仅对均值统计行添加CI，避免对无CI意义的统计量（中位数、极值）做无效处理
• 若需要保留原mean±sd格式并追加CI，可调整statistic参数为"{mean}+-{sd} ({ci})"

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Plinio Leal