MCP HubMCP Hub
스킬 목록으로 돌아가기

generate-statistical-tables

pjt222
업데이트됨 2 days ago
8 조회
17
2
17
GitHub에서 보기
메타general

정보

이 Claude Skill은 gt, kableExtra, flextable 같은 R 패키지를 사용하여 출판 준비가 완료된 통계표를 생성합니다. 기술 통계, 회귀 결과, ANOVA 표, 상관 행렬 및 학술 논문용 APA 형식 출력물을 만들 수 있습니다. Quarto나 R Markdown 문서를 위해 통계 분석 결과를 세련된 표로 정리해야 할 때 사용하세요.

빠른 설치

Claude Code

추천
기본
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
플러그인 명령대체
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git 클론대체
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/generate-statistical-tables

Claude Code에서 이 명령을 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요

문서


name: generate-statistical-tables description: > 使用 gt、kableExtra 或 flextable 生成出版级统计表格。涵盖描述性统计、 回归结果、方差分析表、相关矩阵和 APA 格式。适用于创建描述性统计表格、 格式化回归或方差分析输出、构建相关矩阵、为学术论文制作 APA 样式表格, 或为 Quarto 和 R Markdown 文档生成表格。 license: MIT allowed-tools: Read Write Edit Bash Grep Glob metadata: author: Philipp Thoss version: "1.0" domain: reporting complexity: intermediate language: R tags: r, tables, gt, statistics, publication locale: zh-CN source_locale: en source_commit: 6f65f316 translator: claude-sonnet-4-6 translation_date: 2026-03-16

生成统计表格

为报告和手稿创建出版级统计表格。

适用场景

  • 创建描述性统计表格
  • 格式化回归或方差分析输出
  • 构建相关矩阵
  • 为学术论文制作 APA 样式表格
  • 为 Quarto/R Markdown 文档生成表格

输入

  • 必需:统计分析结果(模型对象、汇总数据)
  • 必需:输出格式(HTML、PDF、Word)
  • 可选:样式指南(APA、期刊特定)
  • 可选:表格编号方案

步骤

第 1 步:选择表格包

最适合格式
gtHTML、通用HTML、PDF、Word
kableExtraLaTeX/PDF 文档PDF、HTML
flextableWord 文档Word、PDF、HTML
gtsummary临床/统计摘要通过 gt/flextable 支持所有格式

预期结果: 根据输出格式和用例选定表格包。所选包已安装并可加载。

失败处理: 如果所需包未安装,运行 install.packages("gt")(或相应的包)。对于 gtsummarygtgtsummary 都必须安装。

第 2 步:描述性统计表格

library(gt)

descriptives <- data |>
  group_by(group) |>
  summarise(
    n = n(),
    M = mean(score, na.rm = TRUE),
    SD = sd(score, na.rm = TRUE),
    Min = min(score, na.rm = TRUE),
    Max = max(score, na.rm = TRUE)
  )

gt(descriptives) |>
  tab_header(
    title = "Table 1",
    subtitle = "Descriptive Statistics by Group"
  ) |>
  fmt_number(columns = c(M, SD), decimals = 2) |>
  fmt_number(columns = c(Min, Max), decimals = 1) |>
  cols_label(
    group = "Group",
    n = md("*n*"),
    M = md("*M*"),
    SD = md("*SD*")
  )

预期结果: 一个 gt 表格对象,包含按类别分组的格式化均值、标准差和计数。列标题使用正确的统计符号(斜体 MSDn)。

失败处理: 如果 group_by() 产生意外结果,检查分组变量是否存在并具有预期的水平。如果 fmt_number() 抛出错误,确保目标列包含数值数据。

第 3 步:回归结果表格

model <- lm(outcome ~ predictor1 + predictor2 + predictor3, data = data)

library(gtsummary)

tbl_regression(model) |>
  bold_p() |>
  add_glance_source_note(
    include = c(r.squared, adj.r.squared, nobs)
  ) |>
  modify_header(label = "**Predictor**") |>
  modify_caption("Table 2: Regression Results")

预期结果: 一个 gtsummary 回归表格,p 值加粗,模型拟合统计量(R 方、N)在脚注中,并有描述性标题。

失败处理: 如果 tbl_regression() 失败,检查输入是否为模型对象(如 lmglm)。如果 add_glance_source_note() 报错,检查 broom 能否整理该模型:broom::glance(model)

第 4 步:相关矩阵

library(gt)

cor_matrix <- cor(data[, c("var1", "var2", "var3", "var4")],
                  use = "pairwise.complete.obs")

# Format lower triangle
cor_matrix[upper.tri(cor_matrix)] <- NA

as.data.frame(cor_matrix) |>
  tibble::rownames_to_column("Variable") |>
  gt() |>
  fmt_number(decimals = 2) |>
  sub_missing(missing_text = "") |>
  tab_header(title = "Table 3", subtitle = "Correlation Matrix")

预期结果: 下三角相关矩阵渲染为 gt 表格,上三角留空,保留两位小数,并有清晰的标题。

失败处理: 如果 sub_missing() 未能留空上三角,检查 NA 值是否已通过 cor_matrix[upper.tri(cor_matrix)] <- NA 正确设置。如果变量非数值型,cor() 将失败;先筛选数值列。

第 5 步:方差分析表

aov_result <- aov(score ~ group * condition, data = data)

library(gtsummary)

tbl_anova <- broom::tidy(aov_result) |>
  gt() |>
  fmt_number(columns = c(sumsq, meansq, statistic), decimals = 2) |>
  fmt_number(columns = p.value, decimals = 3) |>
  cols_label(
    term = "Source",
    df = md("*df*"),
    sumsq = md("*SS*"),
    meansq = md("*MS*"),
    statistic = md("*F*"),
    p.value = md("*p*")
  ) |>
  tab_header(title = "Table 4", subtitle = "ANOVA Results")

预期结果: 格式化的方差分析表,包含来源、dfSSMSFp 列。交互项标注清晰,p 值格式化为三位小数。

失败处理: 如果 broom::tidy(aov_result) 产生意外列,检查模型是否为 aov 对象。若需要 III 类平方和,使用 car::Anova(model, type = 3) 而非基础的 aov()

第 6 步:保存表格

# Save as HTML
gtsave(my_table, "table1.html")

# Save as Word
gtsave(my_table, "table1.docx")

# Save as PNG image
gtsave(my_table, "table1.png")

# For LaTeX/PDF (kableExtra)
kableExtra::save_kable(kable_table, "table1.pdf")

预期结果: 表格保存为指定文件格式(HTML、Word、PNG 或 PDF)。输出文件在相应应用程序中正确打开。

失败处理: 如果 gtsave() 对 Word 格式失败,确保 webshot2 包已安装。对于通过 kableExtra 的 PDF 输出,确保已安装 LaTeX 发行版(TinyTeX 或 MiKTeX)。

第 7 步:嵌入 Quarto 文档

```{r}
#| label: tbl-descriptives
#| tbl-cap: "Descriptive Statistics by Group"

gt(descriptives) |>
  fmt_number(columns = c(M, SD), decimals = 2)
```

See @tbl-descriptives for summary statistics.

预期结果: 表格在 Quarto 文档中内联渲染,具有可交叉引用的标签(@tbl-*)和正确的标题。表格自动适应文档的输出格式。

失败处理: 如果表格未渲染,检查代码块标签是否以 tbl- 开头(Quarto 交叉引用要求)。如果在 PDF 中格式丢失,从 gt 切换到 kableExtra 以适应基于 LaTeX 的输出。

验证清单

  • 表格在目标格式(HTML、PDF、Word)中正确渲染
  • 数字格式一致(小数位数、对齐)
  • 统计符号遵循样式指南(斜体、正确符号)
  • 表格有清晰的标题和编号
  • 列标题有意义
  • 注释/脚注解释缩写或显著性标记

常见问题

  • gt 在 PDF 中的限制:gt 对 PDF 支持有限。对于 LaTeX 密集的文档使用 kableExtra。
  • 舍入不一致:始终使用 fmt_number()(gt)或 format() 而非 round() 来显示数据
  • 缺失值显示:在 gt 中使用 sub_missing()options(knitr.kable.NA = "") 配置
  • PDF 中的宽表格:超过页面宽度的表格需要 landscape() 或缩小字体
  • APA 数字格式:以 1 为界的值不加前导零(p 值、相关系数):".03" 而非 "0.03"

相关技能

  • format-apa-report - APA 手稿中的表格
  • create-quarto-report - 在报告中嵌入表格
  • build-parameterized-report - 适应参数的表格

GitHub 저장소

pjt222/agent-almanac
경로: i18n/zh-CN/skills/generate-statistical-tables
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

연관 스킬

content-collections

메타

이 스킬은 콘텐츠 콜렉션(Content Collections)을 위한 프로덕션 검증된 설정을 제공합니다. 콘텐츠 콜렉션은 Markdown/MDX 파일을 Zod 검증이 포함된 타입 안전한 데이터 콜렉션으로 변환해주는 TypeScript 최우선 도구입니다. 블로그, 문서 사이트 또는 콘텐츠 중심의 Vite + React 애플리케이션을 구축할 때 타입 안전성과 자동 콘텐츠 검증을 보장하기 위해 사용하세요. Vite 플러그인 구성과 MDX 컴파일부터 배포 최적화 및 스키마 검증에 이르기까지 모든 것을 다룹니다.

스킬 보기

polymarket

메타

이 스킬은 개발자들이 Polymarket 예측 시장 플랫폼을 활용한 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하며, 거래 및 시장 데이터를 위한 API 통합 기능을 포함합니다. 또한 WebSocket을 통한 실시간 데이터 스트리밍을 제공하여 실시간 거래와 시장 활동을 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 거래 전략을 구현하거나 실시간 시장 업데이트를 처리하는 도구를 생성하는 데 활용할 수 있습니다.

스킬 보기

creating-opencode-plugins

메타

이 스킬은 개발자들이 명령어, 파일, LSP 작업 등 25개 이상의 이벤트 유형에 연결되는 OpenCode 플러그인을 만들 수 있도록 돕습니다. JavaScript/TypeScript 모듈을 위한 플러그인 구조, 이벤트 API 명세, 구현 패턴을 제공합니다. OpenCode AI 어시스턴트의 라이프사이클을 사용자 정의 이벤트 기반 로직으로 가로채거나, 모니터링하거나, 확장해야 할 때 사용하세요.

스킬 보기

sglang

메타

SGLang은 RadixAttention 프리픽스 캐싱을 활용하여 JSON, 정규식, 에이전트 워크플로우를 위한 고속 구조화 생성에 특화된 고성능 LLM 서빙 프레임워크입니다. 특히 반복되는 프리픽스가 있는 작업에서 상당히 빠른 추론 속도를 제공하여 복잡한 구조화 출력 및 다중 턴 대화에 이상적입니다. 제약 디코딩이 필요하거나 광범위한 프리픽스 공유가 있는 애플리케이션을 구축할 때는 vLLM과 같은 대안보다 SGLang을 선택하십시오.

스킬 보기