如何在glht结果中显示精确p值而非<0.001***？

问题背景 #

我进行了logistic回归与多重比较，代码如下：

library(lme4)
model <- glmer(y ~ Genger + Age + subject +
    (1 | ParticipantID), data = data, family = binomial(link = "logit"))

library(multcomp)
multicomp <- glht(model, mcp(Behavior="Tukey"))
summary(multicomp)

输出结果为：

Estimate  Std. Error  z value Pr(>|z|)    
subject2 - subject1 ==  0 -2.19503726  0.66179761 -2.89596  < 0.001 ***

尝试使用options(digits=10)后输出无变化，希望显示精确的p值而非< 0.001***。

解决方法 #

• 直接调整summary的显示精度：summary.glht()有独立的digits参数，全局的options(digits)不会影响它，需要在调用summary时指定：

  summary(multicomp, digits = 10)
  

• 提取p值手动打印：从结果对象中直接提取p值向量，用print()指定显示精度：

  p_vals <- summary(multicomp)$test$pvalues
  print(p_vals, digits = 10)
  

• 用broom包格式化结果：将多重比较结果转换为数据框，完整保留精确p值：

  library(broom)
  # 生成包含精确p值的结构化结果
  tidy(multicomp, conf.int = TRUE)
  

• 修改multcomp打印选项：设置包级选项强制显示完整p值：

  options(multcomp.print.tables = TRUE)
  print(summary(multicomp), digits = 10)
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者catcat