2023年鄭老師多門科研統(tǒng)計課程：多次直播，含孟德爾隨機(jī)化方法

一篇論文中最少不了的表格，莫過于基線表格。實際中，許多人習(xí)慣性使用SPSS進(jìn)行統(tǒng)計描述、差異性分析，但是SPSS無法進(jìn)行批量單因素分析，還需要手動篩選數(shù)據(jù)繪制三線表，費(fèi)時又費(fèi)力。而R語言的分析功能更強(qiáng)大但具有一定的門檻，因此，這里結(jié)合實操案例為大家介紹一個智能在線免費(fèi)統(tǒng)計分析平臺——風(fēng)暴統(tǒng)計。

一、實操數(shù)據(jù)介紹

這里我們使用的是R語言自帶數(shù)據(jù)集MASS中的birthwt，birthwt是一份與嬰兒出生體重低相關(guān)的危險因素數(shù)據(jù)，其中包含的變量見下表，根據(jù)研究設(shè)計，以“l(fā)ow”作為分組變量。

二、風(fēng)暴統(tǒng)計智能在線免費(fèi)平臺復(fù)現(xiàn)

（1）首先進(jìn)入風(fēng)暴統(tǒng)計網(wǎng)站的“風(fēng)暴智能統(tǒng)計”模塊，點擊“一鍵生成規(guī)范三線表”，這里更推薦大家使用“簡單粗暴版”，因為進(jìn)行卡方檢驗時，可以自動檢驗變量適用于卡方檢驗還是fisher法，無需像SPSS一樣，自行挑選結(jié)果。

（2）目前支持10M以內(nèi)的csv格式。數(shù)據(jù)導(dǎo)入前如需進(jìn)行預(yù)處理的（如：定量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)分類數(shù)據(jù)、多分類轉(zhuǎn)二分類、打標(biāo)簽等），推薦用SPSS進(jìn)行操作，具體詳見下方文章：

如何結(jié)合SPSS與在線統(tǒng)計分析平臺來撰寫論文？

（3）點擊左側(cè)“一鍵三線表”，指定不同的變量類型。“簡單粗暴版”可以自動檢驗分類變量使用卡方法或fisher法！并在“statistic”注明了檢驗統(tǒng)計量。

（4）導(dǎo)出word版結(jié)果，結(jié)果直接呈現(xiàn)三線表形式，包括表名與表頭一步到位。如需細(xì)節(jié)打磨，word形式方便進(jìn)行編輯！

word版結(jié)果如下：

三、R語言軟件復(fù)現(xiàn)

這里主要使用compareGroups包，這個包可以按組對多個變量進(jìn)行描述。根據(jù)這些變量的性質(zhì)，酌情計算不同的檢驗（t檢驗、方差分析、Kruskall-Wallis、Fisher、秩和…），從而可以很輕松的制作出SCI論文基線資料表或單因素分析表，也能做出SCI論文中多個模型比較的多因素分析表，甚至是線性趨勢（P for trend）。

（1）安裝并加載R包

install.packages("compareGroups")

library(compareGroups)

（2）差異性分析

base_tab <- descrTable(low ~ age + lwt + race + smoke + ptd + ht + ui+ ftv,

data=bwt,method = c (lwt=2))

print(base_tab)

descrTable(y~x1＋x2＋x3＋x4＋x......,data=數(shù)據(jù)集名，method = c (偏態(tài)數(shù)據(jù)=2))，指定因變量與自變量，設(shè)置數(shù)據(jù)集名。

最后的method對指定偏態(tài)數(shù)據(jù)采用秩和檢驗，未指定連續(xù)變量采用t檢驗，分類數(shù)據(jù)采用卡方檢驗。

四、總結(jié)

風(fēng)暴統(tǒng)計平臺與R語言的統(tǒng)計分析結(jié)果一致，并且風(fēng)暴統(tǒng)計平臺提供了t值、Z值、卡方值的統(tǒng)計量，結(jié)果輸出也更加快速，完全無門檻！大家在制作三線表時，不妨試用一下！