MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

generate-statistical-tables

pjt222
Обновлено 2 days ago
7 просмотров
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Метаworddesign

О программе

Этот навык Claude создает готовые к публикации статистические таблицы в R с использованием пакетов gt, kableExtra или flextable. Он генерирует таблицы описательной статистики, результатов регрессии, таблицы ANOVA, корреляционные матрицы и выводы в формате APA. Используйте его, когда требуется оформить результаты статистического анализа для академических статей, отчетов или документов Quarto/R Markdown.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/generate-statistical-tables

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

生統計表

為報告與手稿建可發表之統計表。

適用時機

  • 建描述統計表
  • 格式化迴歸或 ANOVA 輸出
  • 建相關矩陣
  • 為學術論文生 APA 風格表
  • 為 Quarto/R Markdown 文件生表

輸入

  • 必要:統計分析結果(模型物件、摘要資料)
  • 必要:輸出格式(HTML、PDF、Word)
  • 選擇性:風格指引(APA、特定期刊)
  • 選擇性:表編號方案

步驟

步驟一:擇表格套件

套件宜於格式
gtHTML、通用HTML、PDF、Word
kableExtraLaTeX/PDF 文件PDF、HTML
flextableWord 文件Word、PDF、HTML
gtsummary臨床/統計摘要皆經 gt/flextable

預期: 依輸出格式與用例擇一表格套件。所擇套件已裝可載。

失敗時: 若所需套件未裝,執行 install.packages("gt")(或合宜套件)。用 gtsummarygtgtsummary 皆裝。

步驟二:描述統計表

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*")
  )

預期: gt 表物件,含依類別分組之格式化均值、SD 與計數。欄首用正確統計標記(斜體 MSDn)。

失敗時:group_by() 產意外結果,驗分組變數存且有預期層級。若 fmt_number() 拋錯,確目標欄含數值資料。

步驟三:迴歸結果表

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")

預期: gtsummary 迴歸表,p 值粗體,模型擬合統計(R 平方、N)於源註中,附描述性標題。

失敗時:tbl_regression() 失敗,驗輸入為模型物件(如 lmglm)。若 add_glance_source_note() 錯,核 broom 可整理模型:broom::glance(model)

步驟四:相關矩陣

library(gt)

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

# 格式化下三角
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")

預期: 下三角相關矩陣以 gt 表渲染,上三角留空,二位小數,附清晰標題。

失敗時:sub_missing() 未空上三角,驗 NA 值正確設為 cor_matrix[upper.tri(cor_matrix)] <- NA。若變數非數值,cor() 將失敗;先篩選數值欄。

步驟五:ANOVA 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")

預期: 格式化之 ANOVA 表含 Source、dfSSMSFp 欄。交互作用項清楚標示,p 值格式為三位小數。

失敗時:broom::tidy(aov_result) 產意外欄,驗模型為 aov 物件。欲 III 型平方和,用 car::Anova(model, type = 3) 替代原生 aov()

步驟六:存表

# 存為 HTML
gtsave(my_table, "table1.html")

# 存為 Word
gtsave(my_table, "table1.docx")

# 存為 PNG 圖
gtsave(my_table, "table1.png")

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

預期: 表存於指定檔格式(HTML、Word、PNG 或 PDF)。輸出檔於合宜應用中正確開啟。

失敗時:gtsave() 於 Word 格式失敗,確 webshot2 套件已裝。經 kableExtra 之 PDF 輸出須 LaTeX 發行版(TinyTeX 或 MiKTeX)已裝。

步驟七:嵌於 Quarto 文件

```{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.

預期: 表於 Quarto 文件中就地渲染,附可交叉參考之標籤(@tbl-*)與合宜標題。表自動適應文件輸出格式。

失敗時: 若表未渲染,驗段標籤以 tbl- 始以便 Quarto 交叉參考。若 PDF 失格式,從 gtkableExtra 以利 LaTeX 輸出。

驗證

  • 表於目標格式(HTML、PDF、Word)中正確渲染
  • 數字格式一致(小數位、對齊)
  • 統計標記依風格指引(斜體、正確符號)
  • 表有清晰標題與編號
  • 欄首有意義
  • 註腳解釋縮寫或顯著性標記

常見陷阱

  • PDF 中之 gt:gt 之 PDF 支援有限。LaTeX 重文件用 kableExtra。
  • 四捨五入不一致:顯示永用 fmt_number()(gt)或 format() 而非 round()
  • 缺失值顯示:於 gt 以 sub_missing() 設或 options(knitr.kable.NA = "")
  • PDF 中寬表:超頁寬之表須 landscape() 或字體縮小
  • APA 數字格式:界限為一之值(p 值、相關)無前導零:".03" 非 "0.03"

相關技能

  • format-apa-report - APA 手稿中之表
  • create-quarto-report - 於報告中嵌表
  • build-parameterized-report - 適應參數之表

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/wenyan-lite/skills/generate-statistical-tables
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Похожие навыки

content-collections

Мета

Этот 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.

Просмотреть навык

polymarket

Мета

Этот 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.

Просмотреть навык

creating-opencode-plugins

Мета

Этот 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.

Просмотреть навык

sglang

Мета

SGLang — 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.

Просмотреть навык