如何在gtsummary中正确设置group参数执行配对Wilcoxon检验？

问题根源 #

1. 测试数据缺少配对标识变量：配对检验要求每组观测有明确的配对关系（比如同一样本的前后测数据），当前数据仅按class分组，但没有标识哪些行是一对。
2. test.args中变量引用方式错误：直接写group=class会导致环境找不到变量，且group参数的作用是指定配对标识，而非分组变量。

正确解决方案 #

步骤1：调整数据结构，添加配对标识 #

新增id列，明确标注每一对观测：

library(dplyr)
library(gtsummary)
library(tibble)

data <- tribble(
  ~id, ~icu, ~los, ~class,
  1, 4, 6, 0,
  1, 5, 8, 1,
  2, 0, 2, 0,
  2, 25, 50, 1, 
  3, 3, 9, 0,
  3, 11, 15, 1
)

步骤2：正确调用add_p #

用.data$id指定配对标识，by=class保留为分组变量（配对的两组）：

data %>%
  tbl_summary(
    by = class,
    type = list(icu ~ "continuous", los ~ "continuous")
  ) %>%
  add_p(
    all_continuous() ~ "paired.wilcox.test",
    test.args = all_continuous() ~ list(group = .data$id)
  )

关键说明 #

• .data$id是gtsummary推荐的列引用方式，能避免环境变量找不到的错误。
• group参数的核心作用是告诉检验函数：哪些观测属于同一配对，不要和分组变量class混淆。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者John Ryan