sjPlot是R语言中的一个包,它提供了丰富的函数和方法用于创建和定制化统计模型的汇总表格和图形。在sjPlot中,tab_model函数可以用来生成模型的汇总表格列表。
该函数的主要参数包括model对象(已拟合的统计模型对象)和type参数(指定所需的表格类型)。tab_model支持的模型对象类型包括lm(线性回归模型)、glm(广义线性模型)、lmerMod(线性混合效应模型)等。
tab_model函数生成的列表中包含多个表格,每个表格代表一个模型。表格通常包括模型的统计指标(如R方、AIC、BIC)、参数估计值、标准误、置信区间、p值等信息。表格还可根据需要定制化,如添加模型说明、变量标签、排序等。
以下是一个示例代码,展示如何保存sjPlot::tab_model表格的列表:
library(sjPlot)
# 拟合模型
model1 <- lm(Sepal.Width ~ Sepal.Length + Species, data = iris)
model2 <- lm(Petal.Width ~ Petal.Length + Species, data = iris)
# 生成表格列表
table_list <- tab_model(model1, model2)
# 保存表格列表为Word文件
tab_model_save(table_list, "表格列表.docx")
上述代码中,首先加载sjPlot包。然后通过lm函数拟合了两个线性回归模型model1和model2,使用iris数据集。接着,调用tab_model函数生成了表格列表table_list,其中包含了model1和model2的汇总表格。最后,使用tab_model_save函数将表格列表保存为Word文件("表格列表.docx")。
需要注意的是,为了运行上述代码,需要首先安装并加载sjPlot包。可以通过以下命令完成安装:
install.packages("sjPlot")
详细信息请参考:
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