分析結果表の作成

modelsummary パッケージを使うと、綺麗な分析結果の表を作成できる

res_1 <- lm(data = ggplot2::diamonds, price ~ carat)

res_2 <- lm(data = ggplot2::diamonds, price ~ carat + x + y + z)

res_list <- list(
  "Model 1" = res_1,
  "Model 2" = res_2
)

modelsummary::msummary
- stars オプションで、有意水準の点の付け方を指定できる
- fmt オプションで、数値の丸め方を指定できる
- gof_map オプションで、統計量の名前を変更できる
- gof_omit オプションで不要な統計量を指定すれば、表から削除できる
- coef_map オプションで、表内の説明変数の名前を指定できる

res_list |> 
  modelsummary::msummary(
  stars = c("†" = .1, "*" = .05, "**" = .01, "***" = .001), # 有意水準の点
  fmt = '%.4f', # 少数第4位以下は四捨五入
  gof_map = list(
  list("raw" = "adj.r.squared", "clean" = "調整済みR<sup>2</sup>", "fmt" = 4),
  list("raw" = "nobs", "clean" = "N", "fmt" = 0)), # 統計量の名前の変更
  gof_omit = "IC|Log|F|RMSE|(R2$)", # 指定した統計量を省略
  coef_map = c(
    "carat" = "カラット数",
    "x" = "幅",
    "y" = "高さ",
    "z" = "奥行"
  ) # 説明変数の名前の変更
)

	Model 1	Model 2
カラット数	7756.4256***	10233.9134***
	(14.0666)	(62.9366)
幅		-884.2091***
		(40.4704)
高さ		166.0384***
		(25.8584)
奥行		-576.2035***
		(39.2822)
:——————	————-:	————–:
調整済みR²	0.8493	0.8541
N	53940	53940

Note: ^^ † p < 0.1, * p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001