How do I remove the bold type from significant p-values when using tab_model()?
This is an example table:
This table was made using the following code. Sample data below.
library(sjPlot)
m1 <- lm(behavior_program ~ Consistent + Social_Norms_SOB + Egoistic_SOB + Altruistic_SOB + Dislike + Change_Values + Judge + Judge_Gap, df_treat)
tab_model(m1, auto.label = TRUE, show.se = TRUE,
show.ci = 0.95, # 95% CI
p.threshold = c(0.05, 0.01, 0.001), #p values
p.style = "scientific_stars",
title = "Table A: ", dv.labels = c("Outcome"))
Sample data:
structure(list(behavior_program = c(5, 5, 5, 3, 3, 5, 6, 7, 5,
6, 7, 3, 6, 4, 5, 6, 2, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 2, 2, 5, 5, 5, 1, 5,
1, 5, 1, 4, 2, 6, 6, 7, 6, 5, 5, 6, 5, 1, 4, 1, 6, 7, 6, 6, 3,
4, 2, 6, 7, 6, 1, 1, 2, 2, 5, 4, 6, 3, 2, 5, 6, 1, 6, 2, 5, 3,
2, 3, 5, 1, 2, 1, 5, 4, 5, 3, 5, 5, 5, 5, 4, 6, 2, 7, 5, 2, 5,
4, 1, 7, 2, 2, 5, 6), Consistent = c(1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1,
1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0,
0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1,
0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1,
1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1,
1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1), Social_Norms_SOB = c(6.25, 4, 5.25,
2.75, 4.5, 4.25, 2.5, 6.25, 5, 6.5, 5.25, 2.25, 5.5, 4.5, 5.5,
5.75, 3, 4.5, 5.75, 6.5, 4.5, 5.25, 5, 4.25, 2, 3.75, 5.5, 4.5,
6.5, 7, 1, 4, 3, 4.25, 4, 5.25, 4.25, 4.75, 4.5, 3.75, 7, 2,
5.5, 4, 5.25, 7, 7, 3.5, 4, 4.75, 4.75, 3, 6.5, 4.25, 3, 5.25,
1.25, 4.25, 5.25, 4.5, 4.5, 2.75, 5.75, 4.5, 5, 4.75, 6.25, 5.75,
6.25, 6, 5, 5.75, 4.5, 5, 4.5, 3, 2.5, 2.75, 6, 4, 5, 5, 3.75,
5.75, 3.75, 4, 4.75, 5.75, 3, 5, 4.75, 6.5, 6.5, 4.75, 1.25,
4, 4.75, 5, 3.75, 5.25), Egoistic_SOB = c(3.5, 6, 6, 3.75, 4.75,
5.25, 7, 7, 4.75, 6.25, 5.5, 4, 5.5, 5, 3.75, 5.75, 3.5, 4.5,
6.75, 6.75, 4, 6.25, 7, 2.25, 2, 4.5, 7, 3.5, 2.25, 7, 1.75,
3.5, 4.75, 4.25, 3, 7, 6.5, 7, 7, 2.5, 7, 2, 6.5, 4, 4.5, 7,
7, 4, 5.75, 5, 5.75, 4, 6.25, 6.75, 4, 6, 1.5, 5.25, 5.25, 4.25,
5.75, 1, 6.5, 5, 6, 6.25, 6.25, 6.75, 6.75, 5.75, 6.75, 5.25,
4.25, 5, 4.5, 6, 4, 4.25, 5.25, 4, 5.25, 4.75, 2.5, 6, 6.75,
5, 5, 5.75, 5.75, 6, 4.25, 7, 7, 4.75, 5.5, 4.25, 2.75, 5, 4.25,
7), Altruistic_SOB = c(6.66666666666667, 6, 6.66666666666667,
3.33333333333333, 5.66666666666667, 4, 7, 7, 6, 6, 6.33333333333333,
3.33333333333333, 5, 4.66666666666667, 5.33333333333333, 6, 3.33333333333333,
4.33333333333333, 7, 7, 4.33333333333333, 6.66666666666667, 5.66666666666667,
3.33333333333333, 2, 5, 7, 4, 3.66666666666667, 7, 1.66666666666667,
4, 4.33333333333333, 5, 3.66666666666667, 7, 5.66666666666667,
7, 5, 3.33333333333333, 7, 2, 6.33333333333333, 4, 6.33333333333333,
7, 7, 4, 4.66666666666667, 6, 6, 4, 6, 5.66666666666667, 3.33333333333333,
6, 1, 4.33333333333333, 4.66666666666667, 5, 5.66666666666667,
1, 6.33333333333333, 5, 6, 6, 7, 5.33333333333333, 5.66666666666667,
6, 7, 5.66666666666667, 4.33333333333333, 5, 7, 5.33333333333333,
3.33333333333333, 3, 5, 4, 6.66666666666667, 5, 3.33333333333333,
6, 3.66666666666667, 5, 5.66666666666667, 5.66666666666667, 5.66666666666667,
6.66666666666667, 4.33333333333333, 7, 7, 3.66666666666667, 2.66666666666667,
4.33333333333333, 3.66666666666667, 5.33333333333333, 4.33333333333333,
7), Dislike = c(4.33333333333333, 5.33333333333333, 4.33333333333333,
2.66666666666667, 4, 2.66666666666667, 1.33333333333333, 2, 3,
3, 1.33333333333333, 4.66666666666667, 4, 4, 3.66666666666667,
5.33333333333333, 5.33333333333333, 4, 3, 2, 4, 1.33333333333333,
2.66666666666667, 6, 5, 2, 4, 5.33333333333333, 7, 2.66666666666667,
6, 2.66666666666667, 5.33333333333333, 4.33333333333333, 4.66666666666667,
1.33333333333333, 1.66666666666667, 2, 2.66666666666667, 4.33333333333333,
1, 6, 4.33333333333333, 5, 4.33333333333333, 5, 4, 3.33333333333333,
2, 2.33333333333333, 5.33333333333333, 4.66666666666667, 1.66666666666667,
2, 5, 2.33333333333333, 6, 3.33333333333333, 5.33333333333333,
3.66666666666667, 2, 7, 3, 3.66666666666667, 3.66666666666667,
2, 2.33333333333333, 7, 1.33333333333333, 2, 1.66666666666667,
3, 6, 3.33333333333333, 1.66666666666667, 3, 5, 6.33333333333333,
3.33333333333333, 2.33333333333333, 3, 3, 4.33333333333333, 2.33333333333333,
2.33333333333333, 2.66666666666667, 6, 3.66666666666667, 3, 1.33333333333333,
4.66666666666667, 1, 2, 4, 3, 1.33333333333333, 3.66666666666667,
4, 3.66666666666667, 2), Change_Values = c(3.5, 4, 5, 4.5, 4,
3.5, 4, 4, 5, 4.5, 3.5, 4, 4, 4, 3.5, 4, 4.5, 5.5, 5, 3.5, 4.5,
3.5, 3, 3, 4, 5, 5.5, 4, 4, 4, 3.5, 4, 4.5, 2, 4, 4, 4.5, 1,
4, 3, 1, 4, 4, 4, 3.5, 4, 3, 4, 2.5, 3, 3, 3.5, 4, 2.5, 3, 4,
5.5, 6, 3.5, 4, 3.5, 3.5, 2.5, 4, 4, 3.5, 4.5, 5.5, 4, 4, 4,
4.5, 2.5, 4, 3.5, 4, 3, 6, 4.5, 2.5, 4, 3.5, 3, 4, 2, 4.5, 5,
6, 3.5, 4, 4, 2.5, 3.5, 2.5, 4, 4.5, 4.5, 5, 3.5, 3.5), Judge = c(3,
5, 4, 4, 1, 5, 3, 3, 3, 5, 1, 3, 5, 4, 4, 6, 4, 4, 5, 2, 4, 2,
2, 4, 3, 5, 7, 3, 6, 3, 1, 3, 1, 3, 2, 1, 4, 1, 1, 3, 7, 4, 2,
1, 1, 7, 1, 1, 4, 2, 4, 2, 1, 2, 1, 4, 4, 6, 2, 2, 1, 1, 5, 2,
4, 5, 4, 6, 6, 1, 3, 4, 4, 4, 2, 4, 1, 1, 3, 1, 2, 4, 3, 5, 1,
2, 5, 5, 5, 4, 4, 4, 4, 1, 1, 3, 5, 6, 1, 1), Judge_Gap = c(4,
5, 2, 4, 4, 2, 4, 5, 5, 5, 4, 4, 2, 4, 3, 3, 4, 5, 5, 3, 4, 4,
4, 4, 4, 4, 6, 4, 5, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 4, 3, 4, 7, 4, 4,
4, 4, 1, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 7, 4, 4, 4, 4, 5, 4, 4, 4, 4, 6, 4,
4, 5, 5, 6, 5, 4, 4, 4, 4, 4, 6, 4, 4, 4, 5, 4, 5, 4, 4, 5, 4,
4, 4, 6, 5, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 4, 4)), row.names = c(NA,
-100L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))
Please ignore this part. The algorithm is telling me to add more details. I am going to see if adding this sentence allows it to be posted.
>Solution :
Simply use the emph.p = FALSE argument.
library(sjPlot)
m1 <- lm(behavior_program ~ Consistent + Social_Norms_SOB + Egoistic_SOB + Altruistic_SOB + Dislike + Change_Values + Judge + Judge_Gap, df_treat)
tab_model(m1, auto.label = TRUE, show.se = TRUE,
show.ci = 0.95, # 95% CI
p.threshold = c(0.05, 0.01, 0.001), #p values
p.style = "scientific_stars",
title = "Table A: ", dv.labels = c("Outcome"),
emph.p = FALSE)
