如何为gtsummary表格按病例数分配行权重？含frequency_weights咨询

问题1：按病例数分配权重的简便方法 #

无需转换为长格式，直接在tbl_summary()中结合权重参数即可实现按no_patients加权计算。因为你的数据是研究级聚合数据，每行对应no_patients个患者样本，用频率权重就能让统计结果自动向样本量大的研究倾斜，完全适配多变量复杂数据集。

示例代码：

library(tidyverse)
library(gtsummary)

data <- data.frame(
    study_id = c(1, 2, 3, 4, 5),
    no_patients = c(10, 15, 20, 23, 16),
    treatment_id = c("surgery", "radiotherapy", "surgery", "radiotherapy", "surgery"), 
    treatment_outcome = c(0.88, 0.50, 0.90, 0.23, 0.67),
    recurrence = c(0, 2, 4, 3, 6)
)

# 生成带病例数权重的对比表格
weighted_tbl <- data %>%
  tbl_summary(
    by = treatment_id,
    weights = frequency_weights(no_patients), # 指定病例数为频率权重
    include = c(treatment_outcome, recurrence),
    statistic = list(
      treatment_outcome ~ "{mean}", # 计算加权平均治疗结局
      recurrence ~ "{mean}"          # 计算加权平均复发次数
    )
  ) %>%
  add_p() # 可选，组间比较同样会应用权重

weighted_tbl

问题2：关于frequency_weights()工具 #

frequency_weights()是gtsummary包专为频率权重设计的工具，它的作用是告知统计函数：每行数据代表了weights参数指定数量的个体。你的场景中，每行对应一个研究的no_patients个患者，正好匹配频率权重的使用场景。

它和probability_weights()区分使用：后者适用于权重代表抽样概率的场景，而你的研究级聚合数据用频率权重完全合适。只需将其传入tbl_summary()的weights参数，后续所有统计计算（描述统计、组间比较）都会自动应用该权重。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JLA