R 带有expss包的复杂表

向所有expss专家问好（@Gregory Demin，如果你读过这条消息的话！），在发现这个软件包几天后，我取得了不错的成绩，但仍然在努力使用tab_*函数族创建复杂的交叉表，特别是创建具有显著性测试的组合

让我们从参考手册中给出的示例开始：

library(expss)
mtcars %>%
  tab_significance_options(keep = "none", sig_labels = NULL, subtable_marks = "greater", mode = "append") %>%
  tab_cols(total(), vs, am) %>%
  tab_cells(cyl, gear) %>%
  tab_stat_cpct() %>%
  tab_last_add_sig_labels() %>%
  tab_last_sig_cpct() %>%
  tab_last_hstack("inside_columns") %>%
  tab_pivot(stat_position = "inside_rows")

从这一点上讲，我不知道以下操作是否可行，如果可能，哪些脚本会起作用：

1） 使用“fre”功能可以非常简单地并排显示计数和百分比，但仅限于此目的。我们如何将案例添加到交叉表中？（以案例/百分比/测试的形式，在3个不同的列中）

2） 默认情况下，本例中的显著性测试输出为字母，为0.05级。这两个参数都可以更改。但在一个表的计算中是否可能包含两个显著性水平？本着以下精神：

sig_level = c(0.01, 0.05)
sig_labels = c(LETTERS, letters)

3） 最后（可能很简单？），是否有可能强制显示零？我有频率为0的系数级别，在基本R表中显示为0。使用expss时，标签保持不变，但行/列保持为空

再说一次，也许我正在寻找的东西并不存在于expss中，但至少我会确信它。 谢谢大家!

您的第二点（两级重要性）现在不可能。不过，您可以在特别准备的表格上添加第二级显著性和附加计算。 1和3非常简单：

library(expss)
data(mtcars)
mtcars %>%
    tab_significance_options(keep = "none", sig_labels = NULL, subtable_marks = "greater", mode = "append") %>%
    tab_cols(total(), vs, am) %>%
    tab_cells(cyl, gear) %>%
    # block for cases 
    tab_stat_cases(label = "cases") %>% 
    tab_last_add_sig_labels() %>%
    # block for percent statistic
    tab_stat_cpct(label = "%") %>% # percent
    tab_last_add_sig_labels() %>%
    tab_last_sig_cpct() %>%
    tab_pivot(stat_position = "inside_columns") %>% 
    # converts NA to zero
    recode(as.criterion(is.numeric) & is.na ~ 0, TRUE ~ copy)

更新： 可以将链的各个部分指定为自定义函数，以避免重复：

library(expss)
data(mtcars)

### tab cols
my_banner = mtcars %>%
    tab_cols(total(), vs, am)

### table and formattig
my_custom_table = . %>% 
    tab_significance_options(keep = "none", sig_labels = NULL, subtable_marks = "greater", mode = "append") %>%
    # block for cases 
    tab_stat_cases(label = "cases") %>% 
    tab_last_add_sig_labels() %>%
    # block for percent statistic
    tab_stat_cpct(label = "%") %>% # percent
    tab_last_add_sig_labels() %>%
    tab_last_sig_cpct() %>%
    tab_pivot(stat_position = "inside_columns") %>% 
    # converts NA to zero
    recode(as.criterion(is.numeric) & is.na ~ 0, TRUE ~ copy)

 ### here we build table
 my_banner %>%
    tab_cells(cyl, gear) %>%
    my_custom_table()

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谢谢你的快速回答，效果很好！我在这里和那里添加了一些东西（例如小计），但这变得相当冗长。关于如何避免重复这个序列太多次，有什么建议吗？（例如，包装在函数中？）该死，你太快了！正是我需要的，非常感谢！