手把手教你使用R语言做出SCI论文中的表二（单因素分析表）（2）

在前面的章节，我们已经用R语言分析了一种SCI单因素表格的制作方法，今天我们来继续分析，这种分类的，其实方法都是差不多的

我们先要对表进行分析，要看它表达的是什么意思，其实就是通过回归分析对子集的分析，了解变量和结局的关系
今天我们来做有无淋巴结转移对结局变量的影响，数据中ln_yesno是代表淋巴结是否转移的意思，0为没有转移，1为有转移，
继续导入我们原来的乳腺癌数据,
library(foreign)
library(survival)
bc <- read.spss(“E:/r/Breast cancer survival agec.sav”,
use.value.labels=F, to.data.frame=T)

删除缺失值，查看数据
bc <- na.omit(bc)
head(bc)
我们把年龄分为3个类别，小于40岁，40-60岁，大于60岁的，比较在这三个年龄区间的人群淋巴结转移对死亡结局的影响
建立模型
f.age1 <- glm(status ~ ln_yesno, family = binomial(link = “logit”), data = bc,subset = (age<=40))
对模型解析
summary(f.age1)

这里得出了P值和标准误，继续求95%CI和OR
exp(confint(f.age1))
exp(coef(f.age1))

因此在小于40岁的人群里，有淋巴结转移和没有淋巴结转移死亡率相差15倍，相差非常大。
建立一个表格

继续算40-60岁这个人群的
f.age2 <- glm(status ~ ln_yesno, family = binomial(link = “logit”), data = bc,subset = (age>40 & age<=60))
summary(f.age2)
exp(confint(f.age2))
exp(coef(f.age2))

继续算大于60岁的人群
f.age3 <- glm(status ~ ln_yesno, family = binomial(link = “logit”), data = bc,subset = (age>60))
summary(f.age3)
exp(confint(f.age3))
exp(coef(f.age3))

最后建表

OK，已经把年龄的变量算出来了，可以看出来，在40岁以下，有无淋巴结转移对生存结局影响很大。其他的变量依次都可以算出来，在这里要说明一下，这张表和上一张不同，这里是取子集进行分析的，连续变量都要转换成分类变量。

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