更改sjPlot(R)中tab_model的显著性p值水平

rdlzhqv9 于 2023-03-20 发布在其他

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我使用tab_model函数来报告多重固定效应回归的结果。我使用参数p.style = "scientific_stars"来报告结果的统计显著性。但是，报告的值只有* p<0.05 ** p<0.01 *** p<0.001。我还想报告90%置信水平（p〈0.10）。是否可以自定义tab_model中报告的显著性水平？
样本代码：

library(fixest)
library(sjPlot)
reg <- feols(mpg ~ vs + wt + disp | gear + am, data = mtcars)

table <- tab_model(reg, auto.label = TRUE, show.se = TRUE, show.ci = FALSE, p.style = "scientific_stars",title = "Table A: ", dv.labels = c("Outcome"), pred.labels = c("IV1", "IV2", "Control"))

来源：https://stackoverflow.com/questions/75769688/change-the-level-of-the-significance-p-values-in-tab-model-from-sjplot-r

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klsxnrf11#

您可以使用p.threshold命令自定义p值水平，使用show.ci命令自定义90% CI（默认为95% CI）：

tab_model(reg, auto.label = TRUE, show.se = TRUE, 
          show.ci = 0.90, # 90% CI
          p.threshold = c(0.527, 0.191, 0.00001), #arbitrary p values
          p.style = "scientific_stars",
          title = "Table A: ", dv.labels = c("Outcome"), 
          pred.labels = c("IV1", "IV2", "Control"))

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