在 huxtable::huxreg() 中使用自定義的 `glance` 方法

Question

我正在尋找一種方法來報告組的數量以及使用huxtable::huxreg來創建使用lmer()預測的多級模型的結果表的觀察數量。 我可以編寫一個自定義的 Glance 方法來覆蓋broom.mixed包中的glance.merMod方法，該方法在從 R 調用時huxreg()但在調用huxreg()時huxreg() 。

我認為問題在於 huxreg 函數將broom和broom.mixed作為函數內部所需的命名空間導入。

使用自定義概覽方法（或簡單地向現有 huxtables 添加行以外的替代方法）克服此問題的最佳方法是什么？

這是一個 MWE

library(lme4)
library(tibble)
library(huxtable)
library(broom.mixed)

## Simulate multilevel data
sigma <- 0.5
tau <- 0.1
x <- rnorm(100)
w <- rep(rnorm(10), each=10); i <- factor(rep(1:10, each=10))
y <- x + w + rep(rnorm(10, 0, tau), each = 10) + rnorm(100, 0, sigma)
d <- tibble(y, x, w)
m <- lmer(y ~ x + w + (1|i), data=d)

## Custom glance method
glance.merMod <- function(x, ret=tibble::tibble_row()) {
    ret$nobs <- nobs(x)
    ret$ngrps <- summary(x)$ngrps
    return(ret)
}

glance(m) ## Works, returns nobs and ngrps
huxreg(m, statistics = c("nobs", "ngrps")) ## Doesn't work, ngrps missing

Answer 1

您可以使用tidy_override()解決此問題：

m2 <- tidy_override(m, 
        glance = list(
          ngrps = summary(m)$ngrps
        ), 
        extend = TRUE
      )
huxreg(m2, statistics = c("nobs", "ngrps"))

       ─────────────────────────────────────────────────
                                          (1)           
                               ─────────────────────────
         (Intercept)                            0.027   
                                               (0.064)  
         x                                      0.916   
                                               (0.063)  
         w                                      0.982   
                                               (0.075)  
         sd__(Intercept)                        0.096   
                                             (NA)       
         sd__Observation                        0.561   
                                             (NA)       
                               ─────────────────────────
         nobs                                 100       
         ngrps                                 10.000   
       ─────────────────────────────────────────────────
         *** p < 0.001; ** p < 0.01; * p < 0.05.     

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