• Table1 = 手元の標本の要約統計量の羅列
• きれいな図版として出力するなら gtsummary がラク

• 関数

  tbl_summary()

#元のデータセット DATASET から興味のある列を抽出する
DATASET %>% 
  select(age, sex, factor1, foctror2, outcome) %>%  # Table1に入れたいデータを抽出
  tbl_summary(
    by = factor1   # factor1が二値変数であればテーブル全体を2列に，カテゴリカル変数であればカテゴリ数に合う列数に
  )                                                 

• 上記のみではデフォルト設定になる
• かなり細かいところまでカスタマイズが可能

• Table2 には多変量で調整された全ての変数に対する関連の推定値（ハザード比やオッズ比）が載る事が多い
  • いわゆる Table 2 fallacy¹⁾ には注意

#ロジスティック回帰モデル（DATASETというデータから）
MODEL <- glm(response ~ age + stage, data=DATASET, family = binomial(link="logit"))

#回帰分析の結果を Table 表示するのが tbl_regression()
MODEL %>% tbl_regression()

#そのままにすると log(OR)になるため，exponentiate = TRUE
MODEL %>%
  tbl_regression(
    exponentiate = TRUE
   )

• Table1：疫学のためのRハンドブック