modelsummary包宽表同时展示非标准化与标准化系数及相关问题

以下是针对需求的完整解决方案，包含同时展示两种系数、p值加星号、分列设置小数位数的实现：

修改后的完整代码 #

library(modelsummary)
library(kableExtra)

# 拟合两个模型
models <- list(
  "Model X" = lm(mpg ~ hp + factor(cyl), data = mtcars),
  "Model Y" = lm(mpg ~ hp + factor(cyl) + qsec, data = mtcars)
)

# 生成原始系数表（包含非标准化系数、SE、t值、p值）
tab_raw <- modelsummary(
  models,
  output = "dataframe",
  statistic = c("std.error", "statistic", "p.value"),
  estimate = "{estimate} ({std.error})",
  stars = TRUE,
  fmt = list(
    "estimate" = 2,
    "std.error" = 2,
    "statistic" = 2,
    "p.value" = 3
  ),
  gof_omit = 'AIC|BIC|Log.Lik.|RMSE'
)

# 生成标准化系数表（包含标准化系数、SE、t值、p值）
tab_std <- modelsummary(
  models,
  output = "dataframe",
  standardize = "basic",
  statistic = c("std.error", "statistic", "p.value"),
  estimate = "{estimate} ({std.error})",
  stars = TRUE,
  fmt = list(
    "estimate" = 2,
    "std.error" = 2,
    "statistic" = 2,
    "p.value" = 3
  ),
  gof_omit = 'AIC|BIC|Log.Lik.|RMSE'
)

# 提取并重命名列，区分原始和标准化结果
raw_cols <- tab_raw[, grepl("Model X|Model Y", colnames(tab_raw))]
std_cols <- tab_std[, grepl("Model X|Model Y", colnames(tab_std))]

colnames(raw_cols) <- c(
  "Raw Est. (SE)", "t", "p",
  "Raw Est. (SE)", "t", "p"
)

colnames(std_cols) <- c(
  "Std. Est. (SE)", "t", "p",
  "Std. Est. (SE)", "t", "p"
)

# 合并表格并设置列标题层级
tab_combined <- cbind(tab_raw[, "term"], raw_cols, std_cols)

test <- tab_combined %>%
  kable(
    col.names = c(
      "",
      "Raw Est. (SE)", "t", "p",
      "Raw Est. (SE)", "t", "p",
      "Std. Est. (SE)", "t", "p",
      "Std. Est. (SE)", "t", "p"
    )
  ) %>%
  kable_styling(font_size = 8) %>%
  row_spec(0, italic = TRUE) %>%
  add_header_above(c(
    " " = 1,
    "Model X" = 3,
    "Model Y" = 3,
    "Model X (Standardized)" = 3,
    "Model Y (Standardized)" = 3
  )) %>%
  add_footnote("Note: Model Y includes control variables", notation = "none")

test

关键问题解决说明 #

1. 同时展示非标准化和标准化系数 #

• 避免直接使用standardize="basic"（该参数会替换原始系数为标准化系数），而是分别生成原始系数表和标准化系数表，再通过列合并的方式将两者整合到同一个表格中。
• 用output="dataframe"输出数据框格式，方便后续的列操作和合并。

2. 在p值后添加显著性星号 #

• 在statistic参数中自定义p值的格式为"{p.value}{stars}"，结合stars=TRUE，程序会自动根据显著性水平（*p<0.1, **p<0.05, ***p<0.01）添加对应的星号到p值后方。

3. 分列设置小数位数 #

• 使用fmt参数的列表格式，为不同统计量指定小数位数：
  • 非标准化/标准化系数、SE、t值保留2位小数
  • p值单独设置为保留3位小数

内容的提问来源于stack exchange，提问作者statleo