Rで解析：数字やp値の整形に便利です「digit」パッケージ

#パッケージのインストール
install.packages("pacman")
pacman::p_load_gh("trinker/digit")

#パッケージの読み込み
library("digit")

#文字列の体裁を整える:fコマンド
#小数点の表示数:digitsオプション
#文字列の最初に指定内容を付与:sオプション
#文字列の最後に指定内容を付与:eオプション
f(x = c(0, 100, .2, -0.02, 1.122, pi, "A"), digits = 5, s = "からだに", e = "いいもの")
[1] "からだに.00000いいもの"    "からだに100.00000いいもの" "からだに.20000いいもの"    "からだに-.02000いいもの"
[5] "からだに1.12200いいもの"   "からだに3.14159いいもの"   "からだにNAいいもの"
警告メッセージ:
  f(x = c(0, 100, 0.2, -0.02, 1.122, pi, "A"), digits = 5, s = "からだに",  で:
      強制変換により NA が生成されました
    
#3桁区切りにマークを挿入:pcコマンド
#マークを指定:big.markオプション
#10桁まで指数表示の回避
options(scipen = 10)
pc(c(10000, 100, 10000000), big.mark = "#")
[1] "10#000" "100"    "10#000#000"
    
#p値の体裁を整える:pコマンド
#棄却域の確率を設定:alphaオプション
#小数点の表示数:digitsオプション
p(x = 0.0001, alpha = .01, digits = 3)
[1] "p < .01"
#試しにxに0.5を設定
p(x = 0.5, alpha = .01, digits = 3)
[1] "p = .500"
    
###参考:t.testコマンドと組み合わせ#####
ResultTtest <- t.test(1:10, y = c(7:20))
    
Welch Two Sample t-test
data:  1:10 and c(7:20)
t = -5.4349, df = 21.982, p-value = 1.855e-05
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
      -11.052802  -4.947198
sample estimates:
mean of x mean of y 
5.5      13.5 

#検定結果をsprintfコマンドで表示
sprintf(
  "t = %s (%s)",
  f(ResultTtest$statistic),
  p(ResultTtest$p.value, alpha = .000001, digits = 6)
  )
[1] "t = -5.435 (p = .000019)"
    
#参考:formatコマンド
format(c(1:10, "からだにいいもの"))
[1] "1               " "2               " "3               " "4               " "5               " "6               "
[7] "7               " "8               " "9               " "10              " "からだにいいもの"