如何在R中一键创建含t检验的多组统计表格？

推荐使用gtsummary包实现一键生成符合科研论文格式的统计表格，自动计算描述性统计量并添加t检验结果，操作如下：

步骤1：安装并加载依赖包 #

# 首次使用需安装
install.packages("gtsummary")
# 加载包
library(gtsummary)
library(dplyr)

步骤2：准备数据 #

假设你的数据框为df，其中group是分组变量（如对照组/处理组），其余为需要统计的连续指标（如年龄、BMI等）。示例模拟数据如下：

set.seed(123)
df <- tibble(
  group = rep(c("对照组", "处理组"), each = 50),
  年龄 = c(rnorm(50, 50, 8), rnorm(50, 52, 7)),
  BMI = c(rnorm(50, 24, 2), rnorm(50, 25, 2.5)),
  收缩压 = c(rnorm(50, 120, 10), rnorm(50, 115, 9))
)

步骤3：一键生成带t检验的统计表格 #

# 生成表格并添加t检验
stat_table <- df %>%
  tbl_summary(
    by = group, # 按分组拆分统计
    type = all_continuous() ~ "continuous2",
    statistic = all_continuous() ~ "{mean} ± {sd}" # 指定均值±标准差格式
  ) %>%
  add_p(test = all_continuous() ~ "t.test") # 对所有连续变量执行t检验

步骤4：导出或美化表格 #

# 导出为Word文档
stat_table %>% as_flex_table() %>% flextable::save_as_docx(path = "统计结果表.docx")

# 在RStudio中查看美化后的表格
stat_table %>% modify_header(label = "**观测指标**") %>% bold_labels()

补充说明 #

• 若为多组（>2组）比较，可将t.test替换为方差分析aov；
• 如需加入分类变量，可调整type和statistic参数，搭配卡方检验（test = all_categorical() ~ "chisq.test"）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user19107602