table.qmd

# 表 {#table}

```{r echo=FALSE}
load("variable.RData")
```




## クロス集計

::: callout-tip
```{r echo=FALSE}
i <- i + 1
```
TIP `r sprintf("%03d", i)`: クロス集計 `ftable()`
:::

データをインポートし、データフレーム `dfInjury` に格納します。

```{r}
library(readxl)
dfInjury <- read_excel("kentei4.xlsx", sheet = "p55-raw")
dfInjury$Reason <- factor(dfInjury$Reason)
dfInjury$Gender <- factor(dfInjury$Gender)
```

次に、Base R にある `ftable()` 関数を使って、クロス集計表を出力してみます。

```{r}
ftable(dfInjury, row.vars = "Gender", col.vars = "Reason")
```

::: callout-tip
```{r echo=FALSE}
i <- i + 1
```
TIP `r sprintf("%03d", i)`: クロス集計 **{crosstable}**
:::

これは、確認するためには十分ですが、報告書にこのまま記載するわけにはいきません。 そこで、もう少し見た目の良い表を作るために **{crosstable}** というパッケージを追加してみます。

```{r}
library(crosstable)
as_flextable(crosstable(dfInjury, cols = Reason, by = Gender))
```

## 要約

::: callout-tip
```{r echo=FALSE}
i <- i + 1
```
TIP `r sprintf("%03d", i)`: **{tables}**
:::

```{r}
library(tables)
table_options(htmloptions(head=FALSE))
toHTML(tabular(dfInjury$Reason ~ dfInjury$Gender))
```

::: callout-tip
```{r echo=FALSE}
i <- i + 1
```
TIP `r sprintf("%03d", i)`: **{tableone}**
:::

医療系の場合、クロス集計表には、質的データにはχ二乗検定、量的データにはt検定（どちらも正規分布を仮定しています）を行い、その p 値を付すことが多い用です。 なお、上記の `crosstable` でも、`test = TRUE` という引数を追加することで検定結果を追加することができます。

そこで、医療系にあったクロス集計表を作成してみます。

```{r}
library(tableone)
CreateTableOne(data = dfInjury, strata = "Gender", factorVars = "Reason")
```

医療系ということもあり、引数も比較的わかりやすいものになっています。

引数

-   `data`: データフレーム
-   `strata`: 層別化する列
-   `factorVars`: データが因子の列。χ二乗検定される。他の列は量的データとみなされ、t検定される。

::: callout-tip
```{r echo=FALSE}
i <- i + 1
```
TIP `r sprintf("%03d", i)`: クロス集計 **{rpivotTable}**
:::


最後に、インタラクティブに操作することができる **{rpivotTable}** パッケージを紹介します。 これは、HTML の特徴を生かして、ウェブページ上で表示を変えることができるものになります。

```{r}
library(rpivotTable)
rpivotTable(dfInjury, rows="Gender", cols="Reason", width="100%", height="400px")
```




```{r echo=FALSE}
save(i, file = "variable.RData")
```