1. 简介

描述性统计常被用于获得对研究数据的最初步认识，常用指标包括均值、中位数、标准差等。看似简单基础，却能很好地反映出数据的集中趋势、分散程度及频数分布等。一张清晰全面的统计表，不仅能直观展示数据质量，更是彰显作者功底与研究价值，是各大核心期刊高水平论文不可或缺的重要组成部分。

本文将重点介绍 Lukas Bütikofer 于 2022 年上传 Github 并开源分享的外部命令 btable。Lukas 是伯尔尼大学医学院分支机构 CTU Bern 的一名资深数据分析师，研究领域为医疗观察、临床试验等的数据分析与统计汇报。

描述性统计同样常见于生物医学类期刊，且通常以 Table 1 即第一张表格的形式出现，作用是向读者展示研究人群的基本特征，而 btable 设计的初衷便是利用 Stata 轻松解决对 Table 1 的绘制。

btable 能够通过两条简洁的命令完成对各类变量的描述性统计及表格绘制，包括连续变量、类别变量、计数变量、TTE (Time-to-event) 变量等，并支持分组统计与组间效应的测算。

表格的绘制分为两步：

• 首先，通过 btable 命令生成一张原始表格，报告全样本统计指标。若存在分组，还将分别报告各组统计指标、组间效应及其置信区间与检验  值，涵盖数十种不同效应及检验方法，可谓是描述性统计的集大成者。
• 其次，通过 btable_format 命令一键实现论文级表格排版，省心、高效又美观。