5  부록

5.1 flextable 을 이용한 아래 한글 테이블 작성 요약

데이터가 요약된 결과를 flextable을 활용하여 한글(HWP) 문서로 출력하는 방법은 다음과 같이 세 단계로 이루어진다.

1. R에서 원하는 통계표 생성

먼저, R을 이용하여 원하는 통계 결과표를 만든다. 예를 들어, mtcars 데이터셋을 요약하여 표로 정리할 수 있다.

코드 
library(dplyr)
library(flextable)

# 데이터 요약
summary_table <- mtcars %>%
  group_by(cyl) %>%
  summarise(
    avg_mpg = mean(mpg),
    avg_hp = mean(hp),
    count = n()
  )

# `flextable`을 이용하여 보기 좋은 표로 변환
table_output <- flextable(summary_table)

# 기본 스타일 적용
table_output <- table_output %>%
  theme_vanilla() %>%
  autofit()

table_output

cyl

avg_mpg

avg_hp

count

4

26.66364

82.63636

11

6

19.74286

122.28571

7

8

15.10000

209.21429

14

2. MS Word 문서로 저장

한글 문서(.hwp)로 바로 저장하는 기능은 지원되지 않지만, 우선 MS Word(.docx) 파일로 저장한 후, 한글 문서로 변환하는 방식을 사용하면 된다.

코드 
library(officer)

# Word 파일로 저장
doc <- read_docx() %>%
  body_add_flextable(table_output) %>%
  body_add_par("통계표 예시", style = "heading 1")

print(doc, target = here("outputs", "statistics_table_by_flextable.docx"))

이렇게 생성된 statistics_table.docx 파일은 MS Word에서 열어볼 수 있으며, 이후 한글 파일로 변환하여 저장할 수 있다.

3. 한글(HWP) 파일로 변환

한컴 오피스에서 statistics_table.docx 파일을 열고 한글(HWP) 문서 형식인 .hwp 로 선택하여 저장한다.

5.2 요약 테이블을 만드는 R 패키지 비교

flextable을 사용하여 통계표를 생성하고 Word(.docx)로 저장하는 작업을 gtsummary와 arsenal 패키지를 사용하여 동일하게 수행하는 방법을 소개한다.

이 두 패키지는 의학 및 연구 분야에서 통계표를 손쉽게 생성하는 데 매우 유용하며, 특히 그룹별 기술 통계 및 비교 분석 결과를 깔끔한 형식으로 제공하는 장점이 있다.

하지만 flextable 보다 테이블을 다양하게 출력할 수 있는 선택사항과 유연성이 부족하다. 3개의 패키지의 특징을 다음 표와 같이 요약할 수 있다.

표 5.1: 테이블 작성 패키지의 비교
패키지 주요 기능 특징
flextable 데이터프레임을 표로 변환 다양한 스타일 지정 가능, 보고서용 고품질 테이블 제작
gtsummary 그룹별 기술 통계 평균, 표준편차, 중앙값 등 자동 계산, 깔끔한 보고서 스타일
arsenal 그룹 간 비교 및 통계 검정 t-검정, 카이제곱 검정 포함, 연구 분석에 적합

gtsummary 패키지를 사용한 통계표 생성

gtsummary는 그룹별 기술 통계를 자동으로 요약해 주는 패키지로, 특히 회귀 분석 결과와 그룹별 비교 통계를 자동으로 생성하는 기능이 강력하다.

다음은 tbl_summary 람수를 이용하요 mtcars 데이터에 대한 요약 테이블을 생성하는 과정이다.

코드 
library(gtsummary)

# 그룹별 요약 통계 생성
summary_table_gtsummary <- mtcars %>%
  select(cyl, mpg, hp) %>%  # 필요한 변수 선택
  tbl_summary(by = cyl,  # 그룹 변수 (cyl: 실린더 수)
              statistic = list(all_continuous() ~ "{mean} ({sd})"),  # 평균과 표준편차 표시
              missing = "no") %>%  # 결측값 처리
  modify_header(label = "변수") %>%  # 헤더 수정
  bold_labels()  # 변수명을 굵게 표시

# 출력
summary_table_gtsummary
변수 4
N = 111		 6
N = 71		 8
N = 141
mpg 26.7 (4.5) 19.7 (1.5) 15.1 (2.6)
hp 83 (21) 122 (24) 209 (51)
1 Mean (SD)

위 코드는 mtcars 데이터셋에서 cyl(실린더 수)별로 mpg(연비)와 hp(마력)의 평균과 표준편차를 요약하여 테이블을 생성한다.

다음으로 gtsummary를 활용하여 Word(docx) 파일로 저장할 수 있다.

코드 
library(officer)

# Word 문서 생성 및 저장
summary_table_gtsummary %>%
  as_flex_table() %>%
  flextable::save_as_docx(path = here::here("outputs",  "statistics_table_by_gtsummary.docx"))

이제 gtsummary_statistics_table.docx 파일이 생성되며, MS Word에서 열어볼 수 있다.

arsenal 패키지를 활용한 그룹 비교 분석 테이블 생성

arsenal 패키지는 그룹 간 기술 통계를 자동으로 생성하고, 두 그룹을 비교하는 통계 검정을 함께 제공하는 기능을 갖추고 있다.

다음은 tableby()를 활용하여 그룹을 비교 분석하는 프로그램이다.

코드 
library(arsenal)

# 그룹 비교 분석 (실린더 수에 따른 mpg, hp 차이 검정)
summary_table_arsenal <- tableby(
  cyl ~ mpg + hp,  # 그룹 변수: cyl, 비교할 변수: mpg, hp
  data = mtcars
)

# 요약 결과 출력
summary(summary_table_arsenal)
4 (N=11) 6 (N=7) 8 (N=14) Total (N=32) p value
mpg < 0.001
   Mean (SD) 26.664 (4.510) 19.743 (1.454) 15.100 (2.560) 20.091 (6.027)
   Range 21.400 - 33.900 17.800 - 21.400 10.400 - 19.200 10.400 - 33.900
hp < 0.001
   Mean (SD) 82.636 (20.935) 122.286 (24.260) 209.214 (50.977) 146.688 (68.563)
   Range 52.000 - 113.000 105.000 - 175.000 150.000 - 335.000 52.000 - 335.000

위 코드는 cyl(실린더 수)에 따라 mpg(연비)와 hp(마력)의 기술 통계 및 그룹 간 차이에 대한 통계적 검정 결과를 제공한다.

다음은 arsenal의 분석 결과를 Word(docx) 파일로 저장하는 과정이다.

코드 
# Word 문서로 저장
write2word(summary_table_arsenal, file =here::here("outputs", "statistics_table_by_arsenal.docx"))

  |                                                                            
  |                                                                      |   0%
  |                                                                            
  |......................................................................| 100%
                                                                                          
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