我的数据集由对多种食物的搜索次数组成。每条记录包含特定的食物，1-52的星期，2004-2016的年份以及该时间段的总搜索次数。有200种食物，每种食物都有相同数量的记录。
我的目标是进行回归分析，以查看食物类型，星期或年份对食物搜索次数的影响最大。我尝试了以下方法：
search_reg = lm(searches ~ food + year + week)
summary(search_reg)
但是，结果显示了每种食物的效果。我想要一种方法来显示食物因子变量对搜索次数的整体影响，而不是显示200种食物中每种食物的影响。我该怎么办？
很多时候，人们希望折叠因子变量，例如下面的问题。但是，我不想破坏它们，因为它们都是同等重要的食物，每种食物都有相同数量的记录。