R语言使用sjPlot：：tab_model()时，如何将估计值和CI转换为科学计数法？

qlfbtfca 于 2023-05-20 发布在其他

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我正在处理一个包含非常大的数字的变量（高达852万亿！），并制作了一些简单的混合效果模型。我正在使用sjPlot：：tab_model（）来创建发布版本，但我无法将估计值和置信区间转换为科学计数法。我找到了格式化p值的参数，但没有找到估计值本身。
一些示例代码：

ID <- round(runif(30, min = 1, max = 10))
Conc <- runif(30, min = 8.050e+12, max = 8.520e+18)
Year <- round(runif(30, min = 2000, max = 2005))

dat <- bind_cols("ID" = ID, 
          "Conc" = Conc, 
          "Year" = Year)
dat

# Mixed-effects model
library(lme4)
library(sjPlot)

testmod <- lmer(Conc ~ Year + (1|ID), data = dat)
tab_model(testmod)

我试过including scientific = TRUE，尝试在调用tab_model之前格式化模型，并查看了参考指南，但无法找到如何做到这一点。我应该补充一下，我有三个模型放在tab_model（）中，所以理想情况下，一次调用多个模型时，解决方案将工作。

来源：https://stackoverflow.com/questions/76235099/when-using-sjplottab-model-how-can-i-convert-the-estimates-and-ci-to-scienti

1条答案

按热度按时间

ctehm74n1#

我不知道如何使用sjPlot来实现这一点，但是使用modelsummary包版本1.4.0.9000，您可以使用fmt_sci()函数。此版本目前只能从Github获得：

library(remotes)
install_github("vincentarelbundock/modelsummary")

完全重新启动R以使更改生效。然后

packageVersion("modelsummary")
# [1] '1.4.0.9000'

library(lme4)
library(modelsummary)
set.seed(1024)
ID <- round(runif(30, min = 1, max = 10))
Conc <- runif(30, min = 8.050e+12, max = 8.520e+18)
Year <- round(runif(30, min = 2000, max = 2005))
dat <- data.frame("ID" = ID, "Conc" = Conc, "Year" = Year)
testmod <- lmer(Conc ~ Year + (1|ID), data = dat)

modelsummary(testmod, fmt = fmt_sci(digits = 2))

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