Generate Statistical Tables

Generar Tablas Estadísticas

Crear tablas estadísticas listas para publicación para informes y manuscritos.

Cuándo Usar

• Crear tablas de estadísticos descriptivos
• Formatear resultados de regresión o ANOVA
• Construir matrices de correlación
• Producir tablas estilo APA para artículos académicos
• Generar tablas para documentos Quarto/R Markdown

Entradas

• Requerido: Resultados de análisis estadístico (objetos de modelo, datos resumidos)
• Requerido: Formato de salida (HTML, PDF, Word)
• Opcional: Guía de estilo (APA, específica de revista)
• Opcional: Esquema de numeración de tablas

Procedimiento

Paso 1: Elegir Paquete de Tablas

Esperado: Un paquete de tablas seleccionado basado en el formato de salida y caso de uso. El paquete elegido está instalado y es cargable.

En caso de fallo: Si el paquete requerido no está instalado, ejecutar install.packages("gt") (o el paquete apropiado). Para gtsummary, tanto gt como gtsummary deben estar instalados.

Paso 2: Tabla de Estadísticos Descriptivos

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*")
  )

Esperado: Un objeto tabla gt con medias, desviaciones estándar y conteos formateados agrupados por categoría. Los encabezados de columna usan notación estadística apropiada (M, SD, n en cursiva).

En caso de fallo: Si group_by() produce resultados inesperados, verificar que la variable de agrupación exista y tenga los niveles esperados. Si fmt_number() produce un error, asegurar que las columnas objetivo contengan datos numéricos.

Paso 3: Tabla de Resultados de Regresión

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")

Esperado: Una tabla de regresión gtsummary con valores p en negrita, estadísticos de ajuste del modelo (R-cuadrado, N) en una nota al pie, y un subtítulo descriptivo.

En caso de fallo: Si tbl_regression() falla, verificar que la entrada sea un objeto de modelo (p. ej., lm, glm). Si add_glance_source_note() produce errores, verificar que broom pueda procesar el modelo: broom::glance(model).

Paso 4: Matriz de Correlación

library(gt)

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

# Format lower triangle
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")

Esperado: Una matriz de correlación de triángulo inferior renderizada como tabla gt con triángulo superior en blanco, dos decimales y un subtítulo claro.

En caso de fallo: Si sub_missing() no oculta el triángulo superior, verificar que los valores NA se establecieron correctamente con cor_matrix[upper.tri(cor_matrix)] <- NA. Si las variables no son numéricas, cor() fallará; filtrar solo columnas numéricas primero.

Paso 5: Tabla ANOVA

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")

Esperado: Una tabla ANOVA formateada con columnas Fuente, df, SS, MS, F y p. Los términos de interacción están claramente etiquetados y los valores p están formateados a tres decimales.

En caso de fallo: Si broom::tidy(aov_result) produce columnas inesperadas, verificar que el modelo sea un objeto aov. Para sumas de cuadrados Tipo III, usar car::Anova(model, type = 3) en lugar de aov() base.

Paso 6: Guardar Tablas

# Save as HTML
gtsave(my_table, "table1.html")

# Save as Word
gtsave(my_table, "table1.docx")

# Save as PNG image
gtsave(my_table, "table1.png")

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

Esperado: Tabla guardada en el formato de archivo especificado (HTML, Word, PNG o PDF). El archivo de salida se abre correctamente en la aplicación apropiada.

En caso de fallo: Si gtsave() falla para formato Word, asegurar que el paquete webshot2 esté instalado. Para salida PDF vía kableExtra, asegurar que una distribución LaTeX (TinyTeX o MiKTeX) esté instalada.

Paso 7: Incrustar en Documento Quarto

```{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.

Esperado: La tabla se renderiza en línea en el documento Quarto con una etiqueta referenciable (@tbl-*) y un subtítulo apropiado. La tabla se adapta al formato de salida del documento automáticamente.

En caso de fallo: Si la tabla no se renderiza, verificar que la etiqueta del bloque comience con tbl- para referencias cruzadas en Quarto. Si el formato se pierde en PDF, cambiar de gt a kableExtra para salida basada en LaTeX.

Validación

• La tabla se renderiza correctamente en el formato objetivo (HTML, PDF, Word)
• Los números están formateados consistentemente (decimales, alineación)
• La notación estadística sigue la guía de estilo (cursivas, símbolos apropiados)
• La tabla tiene un subtítulo claro y numeración
• Los encabezados de columna son significativos
• Las notas/notas al pie explican abreviaturas o marcadores de significancia

Errores Comunes

• gt en PDF: gt tiene soporte limitado para PDF. Usar kableExtra para documentos con mucho LaTeX.
• Inconsistencia en redondeo: Siempre usar fmt_number() (gt) o format() en lugar de round() para visualización
• Visualización de valores faltantes: Configurar con sub_missing() en gt o options(knitr.kable.NA = "")
• Tablas anchas en PDF: Las tablas que exceden el ancho de página necesitan landscape() o reducción del tamaño de fuente
• Formato numérico APA: Sin cero inicial para valores acotados por 1 (valores p, correlaciones): ".03" no "0.03"

Habilidades Relacionadas

• format-apa-report - tablas dentro de manuscritos APA
• create-quarto-report - incrustar tablas en informes
• build-parameterized-report - tablas que se adaptan a parámetros