新包尝鲜：从统计输出到论文写作，report包帮你轻松搞定！

R语言作为一门高级计算机语言，一开始就是为统计学方法的实现而生的，其统计功能相当强大。但对于科研小白来说，尤其是刚开始接触R语言的小伙伴可能会觉得它进行统计时输出结果并不友好，显得复杂而不太好理解，使用体验不如spss等软件。如果R语言能在做完统计的同时顺便直白告诉我统计结果，方便我把结论写到论文里就好了！还別说，这样的R包还真的有，它就是我们今天要介绍的report包！

由于report包目前仍托管在github上，因此我们需要github上R包的安装方式进行安装，代码如下，小伙伴们复制粘贴直接运行即可：

安装好之后我们就可以进行调用了。

library(report)

(1)report()：report包目前内置了一系列的函数，但“包”如其名，其主函数为report()。

看到这，先别急着关掉文章呀喂，下面我们会进行举例演示，相信你能看懂~

(1)cor.test：相关分析

我们可以使用t检验分析数据框中，不同性别间收入是否具有统计学差异：

嗯，一句话说明问题，挺好，稍作修缮就可以写到论文里去了有没有！

从相关系数和P值来看，年龄和收入呈负相关，且具有统计学意义。

下面我们同样来看一句话版本：

report函数告诉我们了，这里相关性分析用了Pearson相关(cor.test默认的方法),结果年龄和收入呈负相关，有统计学意义，并且相关性中等。

相关性分析做完了，既然年龄和收入具有相关性，那么我们能不能用年龄来预测收入呢？当然可以，下面请看线性回归，这部分内容也将展示report包中其他几个主要函数的使用。

上述结果中，lm函数输出的结果比较简略，只有模型的截距和回归系数，我们可以通过summary函数展示更多信息。

好了，那么如果写论文，怎么办，report包同样告诉你，三句话说明问题：

如果你嫌说的太短意犹未尽，那还可以看一个啰嗦一点的版本：

当然想要简要表格版本也可以：

想要详尽表格版本也行，统统安排上：

当然精准汇报到每个数值的情况也可以，但是显得有点琐碎了，自己看看就行了，写到论文里还是欠妥的。

好了，以上对于report包的主要函数就介绍完毕了。作为一个新兴的R包，report包力求在R语言统计输出与论文写作中搭建信息转化的桥梁，这样的R包对科研小白来说无疑是可爱的。

当然，不可否认由于目前该包仍处在开发状态，还存在一些功能不完善的地方，作者在github上也呼吁喜欢的它的网友集思广益提出意见，促进其完善，更多功能我们拭目以待吧！

参考内容：

https://github.com/easystats/report#supported-packages