使用gtsummary的tbl_uvregression触发“尝试应用非函数”错误求助

你的错误核心原因是在线性回归（lm）模型中使用了exponentiate = TRUE参数，这个参数仅适用于需要对系数进行指数化转换的模型（如逻辑回归glm(method="binomial")、Cox比例风险模型coxph等）。线性回归的系数为原始效应值，不需要指数化，强行设置该参数会导致内部函数调用出错，触发"attempt to apply non-function"错误。

另外，你的代码存在变量覆盖问题：将tbl_uvregression的输出结果（gtsummary表格对象）赋值给了cars，这会覆盖之前的数据集对象，后续运行lm时如果使用该变量会报错，建议将数据处理与表格生成分开执行。

修正后的代码如下：

library(gtsummary)
library(tidyverse)
packageVersion("gtsummary")
# package 1.7.0

data("mtcars")

# 先处理得到数据集
cars_data <- mtcars %>% 
    dplyr::select(mpg, disp, cyl, hp) 

# 运行单变量回归表格，移除exponentiate参数
tbl_uvregression(
    data = cars_data,
    method = "lm",
    y = hp
)

# 单独执行线性回归（使用原始数据集）
lm(hp ~ mpg, data = cars_data)
lm(hp ~ disp, data = cars_data)
lm(hp ~ cyl, data = cars_data)

如果确实需要对线性回归系数做特殊转换（常规场景下不需要），可以在生成表格后通过modify_column()手动处理，但标准线性回归场景中，直接移除exponentiate = TRUE即可解决报错问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lola92