R语言批量重设含共同关键词的因子水平失效问题求助

先给你一套能直接跑通的代码，再解释问题可能出在哪：

1. 构造匹配场景的示例数据 #

library(tidyverse)
library(gtsummary)

set.seed(123)
df <- tibble(
  ExamResult = factor(sample(c("Pass", "Fail"), 20, replace = TRUE)),
  LabResult = factor(sample(c("Pass", "Fail"), 20, replace = TRUE)),
  TutorialAttend = factor(sample(c("Yes", "No", "Unscheduled"), 20, replace = TRUE)),
  TutorialComplete = factor(sample(c("Yes", "No", "Unscheduled"), 20, replace = TRUE)),
  Age = rnorm(20, 25, 3)
)

2. 正确的批量处理代码 #

目前dplyr官方推荐用across替代旧版的mutate_at，稳定性更强，写法如下：

# 直接指定因子水平，兼容字符型和因子型变量
df_processed <- df %>%
  # 处理名称含"Result"的变量
  mutate(across(contains("Result"), ~factor(., levels = c("Pass", "Fail")))) %>%
  # 处理名称含"Tutorial"的变量
  mutate(across(contains("Tutorial"), ~factor(., levels = c("Yes", "No", "Unscheduled"))))

3. 验证处理结果 #

先检查因子水平是否符合预期：

levels(df_processed$ExamResult) # 输出: "Pass" "Fail"
levels(df_processed$TutorialAttend) # 输出: "Yes" "No" "Unscheduled"

再传入gtsummary生成表格，此时会严格按照你设置的顺序显示：

df_processed %>%
  select(contains("Result"), contains("Tutorial")) %>%
  tbl_summary()

4. 旧代码失效的可能原因 #

• mutate_at的兼容性问题：旧版mutate_at在嵌套调用时可能出现变量类型意外转换，换成across即可避免。
• 因子水平拼写不匹配：如果你的数据中Tutorial变量的水平是小写unscheduled，但你写的是Unscheduled，fct_relevel找不到对应水平会直接跳过，最终显示字母序。
• 未确认变量类型：如果目标变量原本是字符型，直接用fct_relevel不会生效，必须先转成因子再设置水平。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者scroopynoopers