在R语言gtsummary包中添加Beta标准误（SE Beta）列

当然可以，gtsummary提供了灵活的自定义统计量列的功能，下面是两种常用的实现方式：

方法一：使用add_stat()函数（推荐） #

add_stat()可以直接在回归表格中插入自定义统计量列，步骤如下：

1. 加载包并拟合模型

library(gtsummary)
library(broom)

# 拟合线性模型示例
mod <- lm(mpg ~ wt + hp, data = mtcars)

2. 生成表格并添加SE Beta列

tbl_regression(mod, exponentiate = FALSE) %>%
  add_stat(
    # 定义提取标准误的函数
    fns = ~ tibble(SE_Beta = broom::tidy(.x) %>% pull(std.error)),
    # 指定列的位置（放在统计量列之后）
    location = ~ after_statistic,
    # 设置列标题
    header = "**SE Beta**"
  )

方法二：使用modify_table_body()手动合并 #

如果需要更灵活的表格数据操作，可以直接修改表格的底层数据框：

tbl_regression(mod, exponentiate = FALSE) %>%
  # 合并标准误数据到表格主体
  modify_table_body(
    ~ .x %>%
      left_join(
        broom::tidy(mod) %>% select(term, std.error),
        by = "term"
      )
  ) %>%
  # 修改列标题
  modify_table_header(std.error ~ "**SE Beta**") %>%
  # 调整列的位置到Beta值之后
  relocate(std.error, .after = estimate)

注意事项 #

• 如果是拟合逻辑回归并使用exponentiate = TRUE（展示OR值），上述代码提取的是原始Beta值的标准误，若需要OR值的标准误，需对原始SE进行指数转换。
• 自定义函数中，.x代表当前传入的模型对象，可通过broom::tidy()提取所有模型系数的统计量。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Greg