如何为每个变量创建含多级结构的科研型汇总表格？

工具选择：优先用R Markdown #

普通R脚本适合调试数据，但R Markdown能直接将代码、表格和文本整合，输出符合论文要求的PDF/Word格式，更适合最终成果输出。

步骤1：整理数据结构 #

先把每个变量的子类别（Levels）拆分成单独行，统一标注所属变量，方便后续合并单元格：

library(tidyverse)

# 性别数据
sex_data <- data.frame(
  Variable = "Sex",
  Levels = c("Male", "Female"),
  Treatment_1 = c(59, 43),
  Treatment_2 = c(23, 20)
)

# 年龄数据（均值+标准差）
age_data <- data.frame(
  Variable = "Age",
  Levels = c("Mean", "SD"),
  Treatment_1 = c(62.3, 8.5),
  Treatment_2 = c(61.8, 9.1)
)

# 种族数据
race_data <- data.frame(
  Variable = "Race",
  Levels = c("White", "Black", "Other"),
  Treatment_1 = c(70, 25, 7),
  Treatment_2 = c(35, 10, 8)
)

# 合并所有数据
full_tab <- bind_rows(sex_data, age_data, race_data)

步骤2：用gt包生成带合并单元格的表格 #

gt包专门用于创建专业统计表格，能轻松实现Variable列的多级合并：

library(gt)

full_tab %>%
  gt() %>%
  # 给治疗组列添加总标题
  tab_spanner(
    label = "Treatment Groups",
    columns = c(Treatment_1, Treatment_2)
  ) %>%
  # 修改列名匹配需求
  cols_label(
    Variable = "Variable",
    Levels = "Levels",
    Treatment_1 = "Treatment 1",
    Treatment_2 = "Treatment 2"
  ) %>%
  # 按Variable分组，自动合并重复单元格
  group_by(Variable) %>%
  # 给分组标题加粗
  tab_style(
    style = cell_text(weight = "bold"),
    locations = cells_row_groups()
  ) %>%
  # 根据变量类型设置小数位数：计数保留0位，均值/标准差保留1位
  fmt_number(
    columns = c(Treatment_1, Treatment_2),
    decimals = case_when(
      Variable == "Age" ~ 1,
      TRUE ~ 0
    )
  )

步骤3：（可选）用flextable输出Word格式表格 #

如果需要输出可编辑的Word表格，flextable更合适：

library(flextable)

full_tab %>%
  flextable() %>%
  # 垂直合并Variable列的重复内容
  merge_v(j = "Variable") %>%
  # 表头加粗
  bold(part = "header") %>%
  # 修改列名
  set_header_labels(
    Variable = "Variable",
    Levels = "Levels",
    Treatment_1 = "Treatment 1",
    Treatment_2 = "Treatment 2"
  ) %>%
  # 内容居中对齐
  align(align = "center", part = "all") %>%
  # 自动调整列宽
  autofit()

最终效果说明 #

生成的表格会自动将Sex/Age/Race等变量名合并为一个单元格，下方对应各自的Levels（Male/Female、Mean/SD等），完全匹配你期望的多级结构格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rstudio_noob