如何将多个glmmTMB双变量多水平模型结果自动汇总为展示表格

你可以通过broom.mixed批量提取glmmTMB的模型结果，再配合knitr::kable输出格式化表格，全程自动生成无需手动录入，模型更新后重新运行代码即可同步更新表格。

步骤1：安装加载所需包 #

# 首次使用先安装
install.packages(c("glmmTMB", "broom.mixed", "dplyr", "knitr"))
# 加载包
library(glmmTMB)
library(broom.mixed)
library(dplyr)
library(knitr)

步骤2：准备数据与拟合模型 #

将所有单暴露模型存入列表，方便批量处理：

# 示例数据
data = data.frame(
  id = c(1,1,1,2,2,2,3,3,3), 
  ses = c(0.13, 1.23, -0.78, 1.32, 0.56, -0.04, -1.43, 1.45, 2.01),
  season = c("good", "good", "bad", "bad", "bad", "good", "good", "good", "good" ),
  haemoglobin = c(15, 14, 16, 9, 10, 11, 12, 10, 11)
)

# 拟合多个单暴露模型，存入列表
mod_list <- list(
  season = glmmTMB(haemoglobin ~ season + (1 | id), data = data),
  ses = glmmTMB(haemoglobin ~ ses + (1 | id), data = data)
)

步骤3：批量提取并整理模型结果 #

# 批量提取所有模型的固定效应结果
res <- lapply(names(mod_list), function(x) {
  mod <- mod_list[[x]]
  # 提取固定效应、置信区间、p值
  tidy_res <- tidy(mod, effects = "fixed", conf.int = TRUE) %>%
    select(Variable = term, Estimate = estimate, 
           conf.low, conf.high, Pval = p.value) %>%
    # 合并置信区间为指定格式
    mutate(Confint = paste(round(conf.low, 2), round(conf.high, 2), sep = ", ")) %>%
    select(Variable, Estimate, Confint, Pval)
  
  # 处理分类变量的参考组
  if (is.factor(data[[x]]) | is.character(data[[x]])) {
    # 获取分类变量的所有水平
    all_levels <- unique(data[[x]])
    # 已出现在结果中的水平（非参考组）
    exist_levels <- gsub(x, "", tidy_res$Variable)
    # 找参考组
    ref_level <- setdiff(all_levels, exist_levels)
    # 加参考组行
    ref_row <- data.frame(
      Variable = paste0(x, ref_level),
      Estimate = "ref",
      Confint = "-",
      Pval = "-"
    )
    tidy_res <- rbind(ref_row, tidy_res)
  }
  return(tidy_res)
}) %>% bind_rows()

# 调整数值精度
res <- res %>%
  mutate(
    Estimate = ifelse(Estimate == "ref", "ref", as.character(round(as.numeric(Estimate), 4))),
    Pval = ifelse(Pval == "-", "-", as.character(round(as.numeric(Pval), 6)))
  )

步骤4：用kable输出表格 #

在R Markdown中运行以下代码即可直接生成格式化表格：

kable(res, align = "lccc", row.names = FALSE)

输出效果如下：

如果需要调整分类变量的参考组，可提前通过relevel(factor(data$变量名), ref = "参考组水平")修改因子的参考水平，结果会自动适配。如果需要更美观的表格样式，可以加载kableExtra包添加边框、表头、高亮显著结果等自定义设置。

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