Skip to contents

If a tabulation function is called from the top level, it should print out its table(s) on its own. If that tabulation function is called not from the top level, such as from within a loop or another function, you need to call print() explicitly. For example:

set_survey(namcs2019sv)

for (vr in c("AGER", "SEX")) {

  print( tab_subset(vr, "MAJOR", "Preventive care") )

}

Usage

# S3 method for surveytable_table
print(x, ...)

# S3 method for surveytable_list
print(x, ...)

as_object(x, ...)

Arguments

x

an object of class surveytable_table or surveytable_list.

...

passed to helper functions.

Value

print.* returns x invisibly.

as_object() returns an object (or a list of objects) of whatever package is being used for printing (such as huxtable).

Details

The package used to produce the tables can be changed. See set_opts() for details. By default, huxtable is used.

as_object() returns an object (or a list of objects) of whatever package is being used for printing (such as huxtable). This is useful for further customizing the tables before finally printing them.

Examples

set_survey(namcs2019sv)
#>                         Survey info {NAMCS 2019 PUF}                         
#> ┌───────────┬──────────────┬────────────────────────────────────────────────┐
#> │ Variables │ Observations │ Design                                         │
#> ├───────────┼──────────────┼────────────────────────────────────────────────┤
#> │        33 │        8,250 │ Stratified 1 - level Cluster Sampling design   │
#> │           │              │ (with replacement)                             │
#> │           │              │ With (398) clusters.                           │
#> │           │              │ namcs2019sv = survey::svydesign(ids = ~CPSUM,  │
#> │           │              │ strata = ~CSTRATM, weights = ~PATWT            │
#> │           │              │ , data = namcs2019sv_df)                       │
#> └───────────┴──────────────┴────────────────────────────────────────────────┘
#> 
table1 = tab("AGER")
print(table1)
#>                                     Patient age recode {NAMCS 2019 PUF}                                     
#> ┌─────────────┬───────┬─────────────┬────────────┬─────────────┬─────────────┬─────────┬─────┬──────┬──────┐
#> │ Level       │     n │      Number │         SE │          LL │          UL │ Percent │  SE │   LL │   UL │
#> ├─────────────┼───────┼─────────────┼────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ Under 15    │   887 │ 117,916,772 │ 14,097,315 │  93,228,928 │ 149,142,177 │    11.4 │ 1.3 │  8.9 │ 14.2 │
#> │ years       │       │             │            │             │             │         │     │      │      │
#> ├─────────────┼───────┼─────────────┼────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ 15-24 years │   542 │  64,855,698 │  7,018,359 │  52,386,950 │  80,292,164 │     6.3 │ 0.6 │  5.1 │  7.5 │
#> ├─────────────┼───────┼─────────────┼────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ 25-44 years │ 1,435 │ 170,270,604 │ 13,965,978 │ 144,924,545 │ 200,049,472 │    16.4 │ 1.1 │ 14.3 │ 18.8 │
#> ├─────────────┼───────┼─────────────┼────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ 45-64 years │ 2,283 │ 309,505,956 │ 23,289,827 │ 266,994,092 │ 358,786,727 │    29.9 │ 1.4 │ 27.2 │ 32.6 │
#> ├─────────────┼───────┼─────────────┼────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ 65-74 years │ 1,661 │ 206,865,982 │ 14,365,993 │ 180,480,708 │ 237,108,637 │    20   │ 1.2 │ 17.6 │ 22.5 │
#> ├─────────────┼───────┼─────────────┼────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ 75 years    │ 1,442 │ 167,069,344 │ 15,179,082 │ 139,746,193 │ 199,734,713 │    16.1 │ 1.3 │ 13.7 │ 18.8 │
#> │ and over    │       │             │            │             │             │         │     │      │      │
#> └─────────────┴───────┴─────────────┴────────────┴─────────────┴─────────────┴─────────┴─────┴──────┴──────┘
#>   N = 8250.                                                                                                 
#> 
table_many = tab("MDDO", "SPECCAT", "MSA")
print(table_many)
#>                                  Type of doctor (MD or DO) {NAMCS 2019 PUF}                                 
#> ┌─────────────┬───────┬─────────────┬────────────┬─────────────┬─────────────┬─────────┬─────┬──────┬──────┐
#> │ Level       │     n │      Number │         SE │          LL │          UL │ Percent │  SE │   LL │   UL │
#> ├─────────────┼───────┼─────────────┼────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ M.D. -      │ 7,498 │ 980,280,219 │ 48,387,921 │ 889,841,831 │ 1,079,910,2 │    94.6 │ 0.7 │ 93.1 │ 95.8 │
#> │ Doctor of   │       │             │            │             │          43 │         │     │      │      │
#> │ Medicine    │       │             │            │             │             │         │     │      │      │
#> ├─────────────┼───────┼─────────────┼────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ D.O. -      │   752 │  56,204,137 │  6,601,909 │  44,596,891 │  70,832,404 │     5.4 │ 0.7 │  4.2 │  6.9 │
#> │ Doctor of   │       │             │            │             │             │         │     │      │      │
#> │ Osteopathy  │       │             │            │             │             │         │     │      │      │
#> └─────────────┴───────┴─────────────┴────────────┴─────────────┴─────────────┴─────────┴─────┴──────┴──────┘
#>   N = 8250.                                                                                                 
#> 
#>                       Type of specialty (Primary, Medical, Surgical) {NAMCS 2019 PUF}                       
#> ┌─────────────┬───────┬─────────────┬────────────┬─────────────┬─────────────┬─────────┬─────┬──────┬──────┐
#> │ Level       │     n │      Number │         SE │          LL │          UL │ Percent │  SE │   LL │   UL │
#> ├─────────────┼───────┼─────────────┼────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ Primary     │ 2,993 │ 521,466,378 │ 31,136,212 │ 463,840,192 │ 586,251,877 │    50.3 │ 2.6 │ 45.1 │ 55.5 │
#> │ care        │       │             │            │             │             │         │     │      │      │
#> │ specialty   │       │             │            │             │             │         │     │      │      │
#> ├─────────────┼───────┼─────────────┼────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ Surgical    │ 3,050 │ 214,831,829 │ 31,110,335 │ 161,661,415 │ 285,489,984 │    20.7 │ 3   │ 15.1 │ 27.3 │
#> │ care        │       │             │            │             │             │         │     │      │      │
#> │ specialty   │       │             │            │             │             │         │     │      │      │
#> ├─────────────┼───────┼─────────────┼────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ Medical     │ 2,207 │ 300,186,150 │ 43,496,739 │ 225,806,019 │ 399,066,973 │    29   │ 3.6 │ 22.1 │ 36.6 │
#> │ care        │       │             │            │             │             │         │     │      │      │
#> │ specialty   │       │             │            │             │             │         │     │      │      │
#> └─────────────┴───────┴─────────────┴────────────┴─────────────┴─────────────┴─────────┴─────┴──────┴──────┘
#>   N = 8250.                                                                                                 
#> 
#>                 Metropolitan Statistical Area Status of physician location {NAMCS 2019 PUF}                 
#> ┌─────────────┬───────┬─────────────┬────────────┬─────────────┬─────────────┬─────────┬─────┬──────┬──────┐
#> │ Level       │     n │      Number │         SE │          LL │          UL │ Percent │  SE │   LL │   UL │
#> ├─────────────┼───────┼─────────────┼────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ MSA         │ 7,496 │ 973,675,566 │ 50,514,928 │ 879,490,192 │ 1,077,947,3 │    93.9 │ 1.7 │ 89.6 │ 96.8 │
#> │ (Metropolit │       │             │            │             │          34 │         │     │      │      │
#> │ an          │       │             │            │             │             │         │     │      │      │
#> │ Statistical │       │             │            │             │             │         │     │      │      │
#> │ Area)       │       │             │            │             │             │         │     │      │      │
#> ├─────────────┼───────┼─────────────┼────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ Non-MSA     │   754 │  62,808,790 │ 17,549,184 │  36,248,698 │ 108,829,955 │     6.1 │ 1.7 │  3.2 │ 10.4 │
#> └─────────────┴───────┴─────────────┴────────────┴─────────────┴─────────────┴─────────┴─────┴──────┴──────┘
#>   N = 8250.                                                                                                 
#>