如何调整R中gtsummary表格的格式与统计输出？

完整修改代码 #

# 先统一示例数据列名与代码变量名匹配
pre_int <- pre_int %>%
  rename(
    Gender_Identity = `Gender Identity`,
    Interpreter_Used = `Interpreter Used`
  )

# 生成符合要求的统计表格
table1 <- tbl_summary(
  pre_int,
  include = c(Age, Gender_Identity),
  by = Interpreter_Used,
  # 年龄变量显示均值与标准差
  statistic = list(
    Age ~ "{mean} ({sd})",
    all_categorical() ~ "{n} ({p}%)"
  )
) %>%
  add_n() %>%
  modify_header(label = "**Variable**") %>%
  bold_labels() %>%
  # 百分比格式化为两位有效数字
  modify_fmt_fun(
    update = all_stat_cols() ~ function(x) {
      stringr::str_replace_all(x, "\\((\\d+\\.?\\d*)%\\)", function(match) {
        num <- as.numeric(sub("%", "", match))
        paste0("(", style_number(num, digits = 2), "%)")
      })
    }
  ) %>%
  # 为分类变量子类别添加p值
  add_p(
    test = list(
      Age ~ "t.test",
      Gender_Identity ~ "chisq.test"
    ),
    pvalue_fun = ~style_pvalue(.x, digits = 3),
    test.args = list(keep.test = TRUE)
  ) %>%
  # 将变量级p值复制到对应子类别行
  modify_table_body(
    mutate,
    p.value = ifelse(row_type == "level", first(p.value[variable == .data$variable]), p.value)
  )

# 查看表格
table1

各需求对应修改说明 #

• 年龄显示均值与标准差：在tbl_summary的statistic参数中，为Age变量指定统计量格式为"{mean} ({sd})"，直接替换默认的中位数+四分位距输出。
• 百分比保留两位有效数字：通过modify_fmt_fun结合正则表达式匹配表格中的百分比数值，用style_number将其格式化为两位有效数字后重新拼接，确保百分比显示符合要求。
• 分类变量子类别生成p值：先通过add_p为变量指定合适的检验方法（年龄用t检验，性别用卡方检验），并保留检验结果；再用modify_table_body将主变量的p值复制到该变量的所有子类别行，实现每个子类别显示对应p值的效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cake2244