根据子类对2个匹配的队列进行重塑，然后进行连续的McNemar测试

如何解决根据子类对2个匹配的队列进行重塑，然后进行连续的McNemar测试

我想

• 将我匹配的数据（MR与MS）重塑为所附屏幕截图所示；基本上具有相同的列标题，但添加了指向第二组（MS）的“ .1”。这是我对两个同类群组进行排序以获取匹配对（在名为subclass的列中）之后的输出，因此我可以在此之后进行McNemar测试。
• 编写一个函数来对连续相似的组（例如Gender与Gender.1，Smoking_2gps与Smoking_2gps.1，Diabetes1.0与Diabetes1.0.1进行McNemar测试MR组与MS组中的.etc

数据集为here（显示第1页为垂直格式，第2页为水平所需格式）。

我正在考虑针对Status.of.Mitral.Valve变量中的两个匹配队列MS vs MR，基于子类进行重塑

作为修订

当我尝试使用mcnemar时，我得到了list()。这是str(df **注意：* wide数据集是一种具有水平格式的数据集，我们需要根据它来mcnemar。

> str(df)
'data.frame':   124 obs. of  17 variables:
 $ Serial.ID                          : int  39 862 458 581 869 774 888 83 433 655 ...
 $ Status.of.Mitral.Valve             : chr  "MR" "MR" "MR" "MR" ...
 $ Age                                : int  65 60 56 33 50 75 56 79 42 46 ...
 $ Gender                             : Factor w/ 2 levels "female","male": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
 $ Smoking_2gps                       : int  1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 ...
 $ COPD                               : Factor w/ 2 levels "no","yes": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ Diabetes1.0                        : int  0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 ...
 $ Urgent.emergent_procedure          : Factor w/ 2 levels "elective","Urgent/emergent procedure": 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 ...
 $ MAE                                : Factor w/ 2 levels "no","yes": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ Postop.Deep.Sternal.Wound.Infection: Factor w/ 1 level "no": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ Myocardial.Infarction              : Factor w/ 1 level "no": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ postop.newDialysis                 : Factor w/ 2 levels "no","yes": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ Takeback.for.Bleeding              : Factor w/ 2 levels "no","yes": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ Discharge.Status                   : Factor w/ 1 level "alive": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ distance                           : num  0.021 0.339 0.193 0.206 0.105 ...
 $ weights                            : int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ subclass                           : int  1 2 3 6 7 9 10 11 12 13 ...

解决方法

我使用的方法是拆分data.frame，然后再次cbind对其进行修改，然后更改colnames

df <- df[nzchar(df$Status.of.Mitral.Valve),]
wide <- do.call(cbind,split(df,df$Status.of.Mitral.Valve))
# run install.packages("stringr") if you don't have stringr installed
colnames(wide) <- stringr::str_replace_all(colnames(wide),c("^MS\\.(.+)$"="\\1.1","^MR\\."=""))

然后我们可以lapply将所有具有字符类型的变量都放入McNemar测试中：

sapply(colnames(df)[sapply(df,is.factor)],function(x){
 tib <- table(wide[paste0(x,c("",".1"))])
 if(any(dim(tib)<2)) NULL else mcnemar.test(tib)$p.value 
}) -> lst

lst <- lst[!sapply(lst,is.null)] 
data.frame(vars=names(lst),p.value=unlist(lst,use.names=F))

它提供所需的输出：

                       vars p.value
1                    Gender       1
2                      COPD       1
3 Urgent.emergent_procedure       1
4                       MAE       1