Automated summary
Generates publication-ready statistical tables in R using gt, kableExtra, flextable, and gtsummary for descriptive statistics, regression, ANOVA, and correlation matrices with APA formatting.
Strengths
- Package selection table based on output format (HTML, PDF, Word)
- Concrete code snippets for descriptive tables and regression results
- Built-in APA styling: italic M, SD, and n labels with bold p-values
- Covers Quarto and R Markdown documents
Limitations
- The provided content cuts off at the start of the correlation matrix section
- Assumes an R environment with the required packages already installed
- Primary documentation is in Spanish, which may hinder some users
- Does not check the statistical assumptions behind the displayed models
Use when you need to turn R analysis results into APA- or journal-styled tables for a manuscript or a Quarto/R Markdown report.
Avoid when tables must be produced in Python or outside R, or when no statistical results exist yet.
Security analysis
SafeThe skill provides instructions for generating statistical tables using R packages (gt, kableExtra, flextable, gtsummary). It includes code snippets for descriptive statistics, regression, correlation, ANOVA, and saving outputs. It may suggest installing missing packages via install.packages(), which is a legitimate and expected action for R workflows. No destructive commands, data exfiltration, obfuscation, or unsafe shell patterns are present. The allowed tools (Read, Write, Edit, Bash, Grep, Glob) are used for standard development tasks.
No concerns found
How this analysis is madeExamples
Crea una tabla de estadísticos descriptivos por grupo con gt, con M, SD y n en cursiva y formato APA.Formatea los resultados de mi modelo lm con gtsummary, con valores p en negrita y R² en nota al pie.Construye una matriz de correlación lista para publicación para un documento Quarto en PDF.name: generate-statistical-tables description: > Generar tablas estadísticas listas para publicación usando gt, kableExtra o flextable. Cubre estadísticos descriptivos, resultados de regresión, tablas ANOVA, matrices de correlación y formato APA. Usar al crear tablas de estadísticos descriptivos, formatear resultados de regresión o ANOVA, construir matrices de correlación, producir tablas estilo APA para artículos académicos o generar tablas para documentos Quarto y R Markdown. license: MIT allowed-tools: Read Write Edit Bash Grep Glob metadata: author: Philipp Thoss version: "1.0" domain: reporting complexity: intermediate language: R tags: r, tables, gt, statistics, publication locale: es source_locale: en source_commit: 6f65f316 translator: claude-sonnet-4-6 translation_date: 2026-03-16
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
| Paquete | Mejor para | Formatos |
|---|---|---|
| gt | HTML, propósito general | HTML, PDF, Word |
| kableExtra | Documentos LaTeX/PDF | PDF, HTML |
| flextable | Documentos Word | Word, PDF, HTML |
| gtsummary | Resúmenes clínicos/estadísticos | Todos vía gt/flextable |
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) oformat()en lugar deround()para visualización - Visualización de valores faltantes: Configurar con
sub_missing()en gt ooptions(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 APAcreate-quarto-report- incrustar tablas en informesbuild-parameterized-report- tablas que se adaptan a parámetros
From the file to a first result
The download contains exactly the content displayed on this page. This copy may differ from the latest version in the source repository.
View the source and supporting filesThis download contains SKILL.md only. Any scripts, references, templates and dependencies are not included. Get the required files from the source, preserving their directory structure, before continuing.
1. Download the file
Download SKILL.mdFrom the root of a test project, save the file as .skill-downloads/generate-statistical-tables-mrzxuryt/SKILL.md, or use the command below. This folder is for inspecting the skill before installation.
Command for macOS/Linux or WSL: requires a POSIX shell and curl. On Windows without WSL, use the download button and create the folder manually.
mkdir -p '.skill-downloads/generate-statistical-tables-mrzxuryt' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/generate-statistical-tables-mrzxuryt/download' --output '.skill-downloads/generate-statistical-tables-mrzxuryt/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/generate-statistical-tables-mrzxuryt/SKILL.md.part' '.skill-downloads/generate-statistical-tables-mrzxuryt/SKILL.md'2. Check prerequisites
Read SKILL.md before using it. If it references scripts or external services, inspect them and prepare the required access in your test environment.
Tools declared by the author (check availability in your agent): Read Write Edit Bash Grep Glob
No recognized prerequisites section in this file. This does not mean it is self-contained: libraries, tools and access requirements may be mentioned elsewhere in the content or source repository.
The platforms on this page are catalog indications. The paths below follow tool documentation; they do not prove this skill has been run in those tools. No minimum tool version is confirmed for this listing.
3. Load the skill
After inspection, copy the complete folder into your project using one of the commands below, then open a new tool session. The command stops if a folder with the same name already exists: compare the files before replacing it.
Claude Code
test -f '.skill-downloads/generate-statistical-tables-mrzxuryt/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/generate-statistical-tables-mrzxuryt/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/generate-statistical-tables' && cp -R '.skill-downloads/generate-statistical-tables-mrzxuryt' '.claude/skills/generate-statistical-tables'Cursor
test -f '.skill-downloads/generate-statistical-tables-mrzxuryt/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/generate-statistical-tables-mrzxuryt/SKILL.md' && mkdir -p '.cursor/skills' && test ! -e '.cursor/skills/generate-statistical-tables' && cp -R '.skill-downloads/generate-statistical-tables-mrzxuryt' '.cursor/skills/generate-statistical-tables'Codex
test -f '.skill-downloads/generate-statistical-tables-mrzxuryt/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/generate-statistical-tables-mrzxuryt/SKILL.md' && mkdir -p '.agents/skills' && test ! -e '.agents/skills/generate-statistical-tables' && cp -R '.skill-downloads/generate-statistical-tables-mrzxuryt' '.agents/skills/generate-statistical-tables'OpenSkills
OpenSkills must already be installed. The local install/read procedure is checked with OpenSkills 1.5.0, which requires Node.js ≥ 20.6.0. Catalog slugs are not resolved automatically.
Official OpenSkills installationopenskills install './.skill-downloads/generate-statistical-tables-mrzxuryt'openskills read 'generate-statistical-tables-mrzxuryt'Reading should display the installed file content and its base directory. It does not run the skill or install its dependencies.
For an agent that reads AGENTS.md, then sync the index. This command changes AGENTS.md: review the diff before using it.
openskills syncManual method or another tool: attach SKILL.md to a conversation, or open it in an agent that can read files. Include any required supporting resources. No universal folder is recognized by every tool.
4. Try a first task
Use a short, synthetic input: an API endpoint, a small document or an interface brief. In a new conversation, attach the file or give the agent its path, then adapt this request:
Read .skill-downloads/generate-statistical-tables-mrzxuryt/SKILL.md and apply its instructions to this example: [describe a test input]. Identify any missing files, dependencies or access. Produce the result requested by the skill without inventing data or running unreviewed scripts.Expected result: output matching the skill instructions, or a precise list of missing prerequisites. A read confirmation alone does not validate a first use. If an external resource is unavailable, that path remains untested.
Create Interactive Maps with kepler.gl
Data & AI
Create interactive map visualizations and export standalone HTML using the keplergl Python package. Use to plot geospatial data from DataFrames, GeoJSON, or CSV.
Agent-Driven Parameter Optimization
Data & AI
Guide for optimizing configurable systems with a measurable objective, using bounded trials and evidence-based recommendations.
ICP Visitor Outreach
Data & AI
Identify signed-up users matching the ideal customer profile but stalled, and draft personalized outreach to re-engage them.