做研究或者写论文时，常会被一些琐碎的事情拖慢进度。
R包{rempsyc}的作者也是深受其累，所以他开发了一个直接输出符合学术论文规范（APA Style 7th Edition）表格的函数，尽可能简化统计分析后的制表过程！install.packages("rempsyc")
library(rempsyc)
# 下方为载入代码，如果没安装过：install.packages("broom")
library(broom)
将用到R自带的mtcars数据集，简化并处理一下数据：
mydata <- cbind(rownames(mtcars[1:6,]), mtcars[1:6,]) # 提取原数据前6行的行名称作为新的变量，并与原数据前6行拼接
colnames(mydata)[1] <- "Car_names" # 修改第一列的名称
mydata
上述代码中，提取了mtcars中的前六行，将原来的行名称转换为新变量Car_names，与原来的数据拼接在一起。my_table <- nice_table(mydata,
title = "Table1. Motor Trend Car Road Tests",
note = c("Henderson and Velleman (1981), Building multiple regression models interactively. Biometrics, 37, 391–411."))
my_table
符合APA规范的表格就做好了！nice_table()能将data frame转化成表格，需要注意不能有重复的列名。
print(my_table, preview = "docx")
如果想直接导出word文件到自己的工作路径。需要使用{flextable}中的函数：flextable::save_as_docx(my_table, path = "Table1.docx")。【{flextable}的介绍可以看往期：跪了！R居然可以自动输出统计结果并形成论文表格？！】t_test <- nice_t_test(mydata,
response = c("mpg", "hp", "wt"),
group = "vs") # 默认为 Welch t-test
t_test
上述代码中使用{rempsyc}里的nice_t_test()，输出的结果已经比较简洁了，可以直接将其做表：
my_table1 <- nice_table(t_test)
my_table1
也可以使用之前的代码转成word，指定对象为my_table1即可，完整代码为：print(my_table1, preview = "docx")。如果拟合了线性回归模型，想将其结果制作表格，也可以实现。这次使用R自带的iris数据集，大致查看一下数据：
mymodel <- lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width + Species, iris)
summary(mymodel)
nice_table(tidy(mymodel), broom = "lm")
上述代码中，tidy()为R包{broom}中的函数，它将原来的统计模型mymodel转化成更整洁的结果，为tibble格式（与data frame类似），再通过nice_table()将其变成表格。不知道这些好用R包之前，小编们都是手动将模型结果逐一“复制粘贴”到表格里，真的很容易出错。一把辛酸泪![]()
！my_table2 <- nice_table(tidy(mymodel),
broom = "lm",
highlight = 0.01,
stars = TRUE, # 是否显示*
title = "Iris Dataset",
note = "* p < .05, ** p < .01, *** p < .001")
my_table2
上述代码中，对表格的样式进行了一些修改，比如添加了高亮部分，增加表格题目和注释，是否显示*。如果想快速复制表格到word，指定对象为my_table2即可，代码为：print(my_table2, preview = "docx")。好啦，今天的内容就到这里。如果有帮助，记得分享给需要的人![]()
！[1]. Thériault, R. (2023). rempsyc: Convenience functions for psychology. Journal of Open Source Software, 8(87), 5466. https://doi.org/10.21105/joss.05466
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