Question

我很抱歉没有提供足够的信息来正确访问问题。无论如何，我想比较不同的线性模型对并将它们的p值记录到表中。我的麻烦在于我无法仅提取p值。

TC <- matrix(data=NA, nrow=1, ncol=6)
    ML5 <- 1:5
for(B in ML5) {
    Coop <- anova(M6,Models5[[B]])$"Pr(>F)"
    TC[1,B] <- Coop
}

 >Coop
   NA 2.041767e-05

那么我怎么只将数字放入表格而不是NA进入表格？

万分感谢！

Answer 1

你只需要引号：

pvalue <- anova(m2,m1)$"Pr(>F)"

您可以使用普通括号子集访问pvalue的第二个元素：

pvalue[2]

因此，在您的示例中，我相信您将使用

Coop <- anova(M6,Models5[[B]])$"Pr(>F)"[2]

（虽然无法访问M6，但我无法完全确定。）

str命令在这种情况下非常有用，可以找出你正在处理的对象类型：

str(myanova$"Pr(>F)")

Answer 2

使用来自R的mtcars数据（我更喜欢@Drew Steen建议的解决方案）

myanova<-anova(lm(mpg~cyl,mtcars),lm(mpg~cyl+disp,mtcars))
pval<-summary(myanova)[1,6]

根据问题更新：

models1<-lm(mpg~cyl,mtcars)
models2<-list(lm(mpg~cyl+disp,mtcars),lm(mpg~cyl+disp+hp,mtcars),lm(mpg~cyl+disp+hp+drat,mtcars))
myp1<-lapply(models2,function(x) anova(models1,x))
myp2<-lapply(myp1,function(x)summary(x)[1,6])
> myp3
[1] "   0.05419  " "   0.09891  " "   0.09661  "

添加：如果您使用“$”Pr（＆gt; F）“

  myp2<-lapply(myp1,function(x)x$"Pr(>F)")
  myp3<-sapply(myp2,function(x) as.data.frame(x)[2,1])
    > myp3
    [1] 0.05418572 0.09891469 0.09661222

Answer 3

使用aov（）：

anova_a <- aov(response ~ time + Error(subject), data = all_data)

f_value <- unlist(summary(anova_a)[[2]])[9]

从R中的两个线性模型的比较中提取anova（）的p值

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