BruceR|输出描述性统计到word三线表

本文介绍一个能够将变量描述性统计结果以三线表形式输出到word的R包——BruceR^[1]，利用其中的 Describe() 函数即可快速完成该操作，输出结果如下：同时也可以在函数中添加参数来绘制变量间的相关系数图、散点图及回归拟合曲线。此外，该包还包含量表分析、中介调节检验等诸多功能。

1、安装与加载package

1.1 安装与加载package

setwd("C:\\Users\\Acer\\Desktop") #设置工作路径
install.packages("bruceR") #安装package
library(bruceR) #加载package

1.2 数据准备

使用R中自带的mtcars数据集中的"mpg", "disp", "hp", "drat", "wt", "qsec"等6个变量来制作描述性统计结果表格以及变量间的散点图。

head(mtcars)
#                   mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
#Mazda RX4         21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
#Mazda RX4 Wag     21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
#Datsun 710        22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
mtcarsdemo <- mtcars[c("mpg", "disp", "hp", "drat", "wt", "qsec")]
#                   mpg disp  hp drat    wt  qsec
#Mazda RX4         21.0  160 110 3.90 2.620 16.46
#Mazda RX4 Wag     21.0  160 110 3.90 2.875 17.02
#Datsun 710        22.8  108  93 3.85 2.320 18.61

2、输出结果到R

输出的结果包括观测值数量、均值、标准差、中位数、最小值、最大值、偏度、峰度，可以通过digits参数来控制输出结果的小数点位数。

Describe(mtcarsdemo, digits = 2) #输出结果，保留2位小数
#Descriptive Statistics:
#────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#         N    Mean      SD  |  Median    Min     Max  Skewness  Kurtosis
#────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#mpg     32   20.09    6.03  |   19.20  10.40   33.90      0.61     -0.37
#disp    32  230.72  123.94  |  196.30  71.10  472.00      0.38     -1.21
#hp      32  146.69   68.56  |  123.00  52.00  335.00      0.73     -0.14
#drat    32    3.60    0.53  |    3.70   2.76    4.93      0.27     -0.71
#wt      32    3.22    0.98  |    3.33   1.51    5.42      0.42     -0.02
#qsec    32   17.85    1.79  |   17.71  14.50   22.90      0.37      0.34
#────────────────────────────────────────────────────────────────────────

3、输出结果到word

在Describe() 函数中添加file参数，为文件指定名称，即可将结果以三线表的形式输出到word中。

Describe(mtcarsdemo, digits = 2, file = "describe") #将结果输出到word

4、相关系数图与散点图

4.1 相关系数图

在Describe() 函数中添加将plot参数设置为TRUE，即可绘制相关系数图，并标注显著性。

Describe(mtcarsdemo, digits = 2, plot = T)

4.2 相关系数图+变量散点图

在Describe() 函数中将upper.triangle参数设置为TRUE，即可在矩阵上三角部分绘制变量间的散点图。

Describe(mtcarsdemo, digits = 2, plot = T, upper.triangle = T)

5、散点图添加拟合曲线

在upper.triangle参数设置为TRUE的基础上，为upper.smooth指定拟合方法，即可在散点图的基础上添加回归拟合曲线。其中lm为线性回归曲线，loess为局部加权回归曲线。

5.1 upper.smooth = "lm"

Describe(mtcarsdemo, digits = 2, plot = T, upper.triangle = T, upper.smooth = "lm")

5.2 upper.smooth = "loess"

Describe(mtcarsdemo, digits = 2, plot = T, upper.triangle = T, upper.smooth = "loess")

6、其他

关于BruceR的更多功能可查看该包的帮助文档^[2]。

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参考资料