tbl_summary，有没有办法按行和列比较分类数据？（费舍尔精确检验;Pearson's 卡方检验）

问：

表中有多个类别。下面我描述一个变量作为示例，希望它可以应用于变量。

目前，我的代码比较了女性和男性食品控制分数列。但是，食品控制评分有两个级别（“正常”和“高”）。有没有办法使用具有连续性校正的 1 样本比例检验来生成逐行比较的 p 值？

con_tab<-ADE.Joined_tab %>% 
   dplyr::select(sex, `ADE Category`, `Food Control Category`, `Bingeing Category`, 
   `Body Control Category`, `Body Discontent Category`) %>% 
   tbl_summary(by = sex,
   statistic = list(all_categorical() ~ "{n} ({p}%)"),
   digits = list(all_categorical() ~ 1)) %>%
   add_overall(last = T) %>%
   add_p() %>% 
   bold_labels() 

   con_tab

   con_tab$table_body %>% flextable()

仅显示列比较。