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name: generate-statistical-tables description: > Publikationsreife statistische Tabellen mit gt, kableExtra oder flextable generieren. Umfasst deskriptive Statistiken, Regressionsergebnisse, ANOVA-Tabellen, Korrelationsmatrizen und APA-Formatierung. Verwenden, wenn deskriptive Statistiktabellen erstellt, Regressions- oder ANOVA-Ausgaben formatiert, Korrelationsmatrizen aufgebaut, APA-konforme Tabellen fuer akademische Arbeiten produziert oder Tabellen fuer Quarto- und R-Markdown-Dokumente generiert werden sollen. 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: de source_locale: en source_commit: 6f65f316 fence_basis_commit: 6f65f316 translator: claude-sonnet-4-6 translation_date: 2026-03-16

Statistische Tabellen generieren

Publikationsreife statistische Tabellen fuer Berichte und Manuskripte erstellen.

Wann verwenden

• Deskriptive Statistiktabellen erstellen
• Regressions- oder ANOVA-Ausgaben formatieren
• Korrelationsmatrizen aufbauen
• APA-konforme Tabellen fuer akademische Arbeiten produzieren
• Tabellen fuer Quarto/R-Markdown-Dokumente generieren

Eingaben

• Erforderlich: Statistische Analyseergebnisse (Modellobjekte, Zusammenfassungsdaten)
• Erforderlich: Ausgabeformat (HTML, PDF, Word)
• Optional: Stilrichtlinie (APA, zeitschriftenspezifisch)
• Optional: Tabellennummerierungsschema

Vorgehensweise

Schritt 1: Tabellenpaket waehlen

Paket	Optimal fuer	Formate
gt	HTML, Allzweck	HTML, PDF, Word
kableExtra	LaTeX/PDF-Dokumente	PDF, HTML
flextable	Word-Dokumente	Word, PDF, HTML
gtsummary	Klinische/statistische Zusammenfassungen	Alle via gt/flextable

Erwartet: Ein Tabellenpaket basierend auf dem Ausgabeformat und Anwendungsfall ausgewaehlt. Das gewaehlte Paket ist installiert und ladbar.

Bei Fehler: Wenn das benoetigte Paket nicht installiert ist, install.packages("gt") (oder das entsprechende Paket) ausfuehren. Fuer gtsummary muessen sowohl gt als auch gtsummary installiert sein.

Schritt 2: Deskriptive Statistiktabelle

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*")
  )

Erwartet: Ein gt-Tabellenobjekt mit formatierten Mittelwerten, Standardabweichungen und Haeufigkeiten nach Kategorie gruppiert. Spaltenkoepfe verwenden korrekte statistische Notation (kursiv M, SD, n).

Bei Fehler: Wenn group_by() unerwartete Ergebnisse liefert, sicherstellen, dass die Gruppierungsvariable existiert und die erwarteten Stufen hat. Wenn fmt_number() einen Fehler wirft, sicherstellen, dass die Zielspalten numerische Daten enthalten.

Schritt 3: Regressionsergebnis-Tabelle

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")

Erwartet: Eine gtsummary-Regressionstabelle mit fett gedruckten p-Werten, Modellanpassungsstatistiken (R-Quadrat, N) in einer Quellnotiz und einer beschreibenden Ueberschrift.

Bei Fehler: Wenn tbl_regression() fehlschlaegt, sicherstellen, dass die Eingabe ein Modellobjekt ist (z.B. lm, glm). Wenn add_glance_source_note() Fehler wirft, pruefen, ob broom das Modell verarbeiten kann: broom::glance(model).

Schritt 4: Korrelationsmatrix

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")

Erwartet: Eine Korrelationsmatrix mit unterem Dreieck als gt-Tabelle mit ausgeblendetem oberen Dreieck, zwei Dezimalstellen und einer klaren Ueberschrift.

Bei Fehler: Wenn sub_missing() das obere Dreieck nicht ausblendet, ueberpruefen, ob NA-Werte korrekt mit cor_matrix[upper.tri(cor_matrix)] <- NA gesetzt wurden. Wenn Variablen nicht-numerisch sind, wird cor() fehlschlagen; zuerst auf numerische Spalten filtern.

Schritt 5: ANOVA-Tabelle

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")

Erwartet: Eine formatierte ANOVA-Tabelle mit Quelle, df, SS, MS, F und p-Spalten. Interaktionsterme sind klar beschriftet und p-Werte auf drei Dezimalstellen formatiert.

Bei Fehler: Wenn broom::tidy(aov_result) unerwartete Spalten liefert, sicherstellen, dass das Modell ein aov-Objekt ist. Fuer Typ-III-Quadratsummen car::Anova(model, type = 3) statt Basis-aov() verwenden.

Schritt 6: Tabellen speichern

# 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")

Erwartet: Tabelle im angegebenen Dateiformat gespeichert (HTML, Word, PNG oder PDF). Die Ausgabedatei oeffnet sich korrekt in der entsprechenden Anwendung.

Bei Fehler: Wenn gtsave() fuer das Word-Format fehlschlaegt, sicherstellen, dass das webshot2-Paket installiert ist. Fuer PDF-Ausgabe ueber kableExtra sicherstellen, dass eine LaTeX-Distribution (TinyTeX oder MiKTeX) installiert ist.

Schritt 7: In Quarto-Dokument einbetten

```{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.

Erwartet: Die Tabelle wird inline im Quarto-Dokument mit einem querverweis-faehigen Label (@tbl-*) und einer korrekten Ueberschrift gerendert. Die Tabelle passt sich automatisch an das Ausgabeformat des Dokuments an.

Bei Fehler: Wenn die Tabelle nicht gerendert wird, ueberpruefen, ob das Chunk-Label fuer Quarto-Querverweise mit tbl- beginnt. Wenn die Formatierung in PDF verloren geht, von gt auf kableExtra fuer LaTeX-basierte Ausgabe wechseln.

Validierung

• Tabelle rendert korrekt im Zielformat (HTML, PDF, Word)
• Zahlen sind konsistent formatiert (Dezimalstellen, Ausrichtung)
• Statistische Notation folgt der Stilrichtlinie (kursiv, korrekte Symbole)
• Tabelle hat eine klare Ueberschrift und Nummerierung
• Spaltenkoepfe sind aussagekraeftig
• Anmerkungen/Fussnoten erklaeren Abkuerzungen oder Signifikanzmarker

Haeufige Fehler

• gt in PDF: gt hat eingeschraenkte PDF-Unterstuetzung. kableExtra fuer LaTeX-lastige Dokumente verwenden.
• Rundungsinkonsistenz: Immer fmt_number() (gt) oder format() statt round() fuer die Anzeige verwenden
• Anzeige fehlender Werte: Mit sub_missing() in gt oder options(knitr.kable.NA = "") konfigurieren
• Breite Tabellen in PDF: Tabellen, die die Seitenbreite ueberschreiten, benoetigen landscape() oder Schriftgroessenreduzierung
• APA-Zahlenformatierung: Keine fuehrende Null fuer Werte, die durch 1 begrenzt sind (p-Werte, Korrelationen): ".03" nicht "0.03"

Verwandte Skills

• format-apa-report - Tabellen in APA-Manuskripten
• create-quarto-report - Tabellen in Berichte einbetten
• build-parameterized-report - Tabellen, die sich an Parameter anpassen