如何用modelsummary的shape参数替代已弃用的modelsummary_wide展示多分类logit结果？

• 原modelsummary_wide()函数已被官方弃用，现在可以通过modelsummary()的shape = "rwide"参数实现将因变量因子水平作为列展示的宽格式表格效果。
• 以下是修改后的完整代码，modelsummary会自动处理系数、标准误及显著性星号，无需手动计算p值（若需自定义统计量可通过相关参数调整）：

library("nnet")
library("modelsummary")

# 拟合多分类Logit模型，trace=FALSE关闭拟合过程的冗余输出
multi <- multinom(DV ~ var1, data = wave1, trace = FALSE)

# 使用shape="rwide"生成宽格式结果表格
modelsummary(multi, 
             output = "gt", 
             stars = TRUE, 
             shape = "rwide")

• 参数说明：
  • shape = "rwide"：核心参数，将因变量的每个因子水平作为独立列展示，完全替代原modelsummary_wide()的功能
  • stars = TRUE：保留显著性星号标注逻辑
  • output = "gt"：维持原代码的gt格式输出

如果需要在表格中展示手动计算的p值，可通过statistic参数自定义统计量：

# 提取模型系数、标准误并手动计算p值
coef_mat <- summary(multi)$coefficients
se_mat <- summary(multi)$standard.errors
alpha <- coef_mat / se_mat
p_values <- (1 - pnorm(abs(alpha))) * 2

# 自定义统计量，将标准误和手动计算的p值加入表格
modelsummary(multi, 
             output = "gt", 
             stars = TRUE, 
             shape = "rwide",
             statistic = list(
               "Std. Error" = se_mat,
               "p-value" = p_values
             ))

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