如何在R中提取check_model生成的残差正态性图表对应数据？

方法一：直接用performance包内置函数提取 #

check_model的残差正态性图依赖于check_normality()函数计算的数据，直接调用该函数即可获取完整的绘图数据集：

# 先运行原模型代码得到model对象
library(tidyverse)
library(performance)
library(see)
model <- lm(mpg ~ wt + am + gear + vs * cyl, data = mtcars)

# 提取残差正态性数据
norm_data <- check_normality(model) %>% as_tibble()
# 查看数据结构
glimpse(norm_data)

这个数据框包含标准化残差（Residuals列）、理论正态分位数（Theoretical列）等核心字段，完全对应check_model生成的Q-Q图数据。

方法二：手动计算底层数据 #

如果需要更灵活的控制，也可以手动计算绘图所需的核心变量：

# 提取模型的标准化残差
std_residuals <- rstandard(model)
# 计算对应样本量的理论正态分位数
theoretical_quantiles <- qnorm(ppoints(length(std_residuals)))
# 整合成数据框
norm_data <- tibble(
  std_residuals = std_residuals,
  theoretical_quantiles = theoretical_quantiles
)

复现残差正态性图 #

用上述数据集，结合ggplot2可以复现和check_model风格一致的图表：

ggplot(norm_data, aes(x = theoretical_quantiles, y = std_residuals)) +
  geom_point(size = 2, alpha = 0.7) +
  geom_abline(slope = 1, intercept = 0, color = "#E64B35", linetype = "dashed") +
  labs(
    x = "理论正态分位数",
    y = "标准化残差",
    title = "残差正态性检验"
  ) +
  theme_classic()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Laura