R数据分析：简洁高效展示统计结果与描述统计方法

在R数据分析中，高效展示统计结果是至关重要的一步。本文主要围绕数据处理后的统计分析展开，借鉴期刊论文的标准流程，教你如何快速、简洁地呈现分析结果。首先，了解数据的基本情况是关键，这包括描述统计，如样本数量和特征。对于连续变量，如"figures", "cards", 和 "wordlist"，可以通过以下两种方法获取均值： 1. 分组汇总：利用`dplyr`库中的`group_by()`和`summarize()`函数，例如，根据性别（gend.f）分组，计算每个组的变量平均值。代码示例： ``` data %>% group_by(gend.f) %>% summarize(mean_figures = mean(figures), mean_cards = mean(cards), mean_words = mean(wordlist)) ``` 如果变量较多，可以使用`summarize_at()`函数简化代码。 2. `psych`包中的`describe()`函数：这个函数能提供更全面的描述统计，包括均值、标准差等，并且有`fast = T`选项以提高效率。默认情况下，它不会显示偏度和峰度等高级统计量，但如果去掉`fast`，这些指标也会显示出来。 针对分类变量，可以使用`tableone`包进行描述统计，该包专为简化表格输出设计，适用于多种类型的数据。这种方法能够直观地展示各类别的频数和百分比，使得结果呈现更加清晰易懂。 总结来说，本文教你通过`dplyr`和`psych`包结合，以及利用`tableone`进行描述统计，帮助你在R数据分析过程中高效地整理和展示数据，无论是数值变量还是分类变量，都能快速生成简洁的统计报告。这不仅有助于论文写作，也是数据驱动决策过程中的重要环节。记住，在开始任何分析前，先确保数据的初步描述和清洗已经完成，这是后续深入分析的基础。