如何在gtsummary的add_difference()中输出二元变量实际均值差而非标准化均值差？

当然可以实现，通过调整add_difference()的参数，就能让二元变量输出实际比例差值而非标准化均值差，同时保留95%置信区间。具体代码调整如下：

library(gtsummary)

trial %>% 
  select(-c("stage")) %>%
  tbl_summary(by = trt,
              statistic = list(
                all_continuous() ~ "{mean} ({sd})",
                all_categorical() ~ "{n} / {N} ({p}%)"
              )) %>%
  add_difference(
    # 指定二元变量计算原始比例差
    estimate = list(all_binary() ~ "difference"),
    # 用比例检验计算95%置信区间
    test = list(all_binary() ~ "prop.test"),
    # 自定义差值和CI的显示格式（百分比形式）
    statistic = list(all_binary() ~ "{estimate}% ({conf.low}% to {conf.high}%)")
  )

参数说明： #

• estimate = list(all_binary() ~ "difference")：强制所有二元变量计算组间原始比例差值，替代默认的标准化均值差。
• test = list(all_binary() ~ "prop.test")：调用比例检验方法，自动生成差值对应的95%置信区间。
• statistic参数：自定义输出格式，让差值和置信区间都以百分比形式展示，和你示例里的需求完全匹配。

如果只需要针对特定二元变量调整，把all_binary()替换成具体变量名即可，比如vars(response, death)。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SSS