cmp.bin.indicators: Построение графика сравнения бинарных показателей в...
In Madraso/statstestplot: Библиотека автоматического построения графиков для статистического анализа данных

Description Usage Arguments Details Value Examples

Имеется выборка из N пациентов, разделенных на 2 или более группы, а также набор показателей. Каждый показатель представляет собой набор бинарных значений (0 и 1). 1 - пациент имеет данный показатель, 0 - показатель у пациента отсутствует.

1 2	cmp.bin.indicators(data, group_id, group_labels, column_list, path_pics_out, pic_name, p_display = "all", p_adjust_method = "BH")

`data`	Датафрейм с данными (Пример: statstestplot::binary_indicators)
`group_id`	Число, являющееся номером столбца с группами пациентов
`group_labels`	Строковый вектор, cодержащий имена групп. Эти имена будут сопоставлены в легенде графика
`column_list`	Числовой вектор, содержащий номера столбцов с бинарными показателями
`path_pics_out`	Строка, содержащая путь, по которому будет сохранен файл с графиком
`pic_name`	Строка, содержащая имя сохраняемого файла
`p_display`	Решает, какие парные p-значения отображать. Возможные значения: "s" (значимые [p <= 0.05]), "ns" (незначимые [p > 0.05]), "all" (все значения). (По умолчанию: "all").
`p_adjust_method`	Решает, каким методом будут отрегулированы p-значения. Возможные значения: "holm", "hochberg", "hommel", "bonferroni", "BH", "BY", "fdr", "none". (По умолчанию: "BH").

На графике каждый показатель - это набор столбцов, их количество равно количеству групп пациентов. Над столбцами отображается информация о количестве в группе пациентов, имеющих данный показатель, а также процент этих людей от всех пациентов, имеющих данный показатель. Для столбцов в виде стрелки отображается диапазон, в котором с вероятностью 95% находится "истинный" процент пациентов, называемый доверительным интервалом. Для всевозможных пар групп отображается p-значение, которое используется для их сравнения.

Объект класса ggplot2

#Подключим библиотеку и загрузим датафрейм с бинарными показателями
library(statstestplot)
data(binary_indicators)

#Распечатаем его
print(binary_indicators)

#Построим график с параметрами по умолчанию
group_id <- 1
group_labels <- c("A", "B", "C")
columns <- c(2, 3, 4, 5, 6)
picture_name <- "БП_все_значения_p"
picture_path <- paste0(getwd(), "/")
graphic <- cmp.bin.indicators(binary_indicators, group_id,
    group_labels, columns, picture_path, picture_name)

#Построим график с отображением только незначимых p и их регулировкой методом Бенджамини-Хохберга
group_id <- 1
group_labels <- c("A", "B", "C")
columns <- c(2, 3, 4, 5, 6)
p_display <- "ns"
p_adjust_method = "BH"
picture_name <- "БП_незначимые_p"
picture_path <- paste0(getwd(), "/")
graphic <- cmp.bin.indicators(binary_indicators, group_id,
    group_labels, columns, picture_path, picture_name, p_display, p_adjust_method)