generate-statistical-tables
О программе
Этот навык Claude создает готовые к публикации статистические таблицы с использованием пакетов R, таких как gt, kableExtra или flextable. Он генерирует описательную статистику, результаты регрессионного анализа, таблицы ANOVA, корреляционные матрицы и выводы в формате APA для научных статей. Используйте его, когда вам нужно оформить результаты статистического анализа в отполированные таблицы для документов Quarto или R Markdown.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/generate-statistical-tablesСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
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
| 包 | 最适合 | 格式 |
|---|---|---|
gt | HTML、通用 | HTML、PDF、Word |
kableExtra | LaTeX/PDF 文档 | PDF、HTML |
flextable | Word 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 gtsummary,gt 和 gtsummary 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 M、SD、n)。
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 lm、glm)。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、df、SS、MS、F 和 p 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()或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 репозиторий
Похожие навыки
content-collections
МетаЭтот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
polymarket
МетаЭтот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
creating-opencode-plugins
МетаЭтот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
sglang
МетаSGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
