R语言中提取Lavaan包CFA输出结果的完整精确p值

我是R语言初学者，目前使用lavaan包运行验证性因子分析（CFA）。输出结果可提供我所需的全部其他内容，仅p值显示为.000，我希望获取该p值的精确数值（例如.0000009这类实际结果）。

我已尝试使用以下方法调整精度：

format.pval(p, digits=6)

以及

options(digits=10)

但两种方式均未改变p值的输出显示效果。

我当前运行CFA所用的代码如下：

fit<-cfa(model,data=fulldata,estimator = "WLSMV") 
summary(fit,fit.measures=TRUE,standardized=TRUE)  

求可正确提取完整精确p值的实现方法。

之前的方法不生效的核心原因有两个：

1. options(digits=10)是全局数值显示设置，但lavaan的summary()方法内置了独立的p值格式化逻辑，会默认将小于0.001的p值截断显示为.000，全局设置不会覆盖这个规则。
2. 调用format.pval(p, digits=6)时没有传入实际存储p值的对象，代码里的p只是占位符，没有指向拟合结果里真实的p值，自然不会生效。

可以根据需求选择以下两种方案获取精确p值：

方案1：直接提取原始p值（最可靠，无格式化截断） #

lavaan所有计算得到的原始数值都存在拟合对象中，不会做截断处理，直接用专用提取函数取值即可：

• 提取模型整体拟合检验（卡方检验）的精确p值（WLSMV估计下对应缩放调整后的检验结果）：

# 提取缩放卡方、自由度、p值三个结果
fit_res <- fitMeasures(fit, c("chisq.scaled", "df.scaled", "pvalue.scaled"))
# 打印p值，可自定义保留小数位数
print(fit_res["pvalue.scaled"], digits = 10)

• 提取所有因子载荷、路径系数、协方差等参数的精确p值：

# 提取全部参数的估计值、标准误、检验统计量、p值、标准化结果
param_table <- parameterEstimates(fit, standardized = TRUE)
# 查看参数对应关系和精确p值
print(param_table[, c("lhs", "op", "rhs", "pvalue")], digits = 10)

方案2：调整summary输出的p值显示规则 #

如果不想单独提取，想让summary()直接输出非截断的p值，可以在调用summary时设置数值显示位数，同时关闭p值的最小显示阈值：

summary(fit,
        fit.measures = TRUE,
        standardized = TRUE,
        nd = 10, # 全局保留10位有效数字
        pvalue. = TRUE)

注意：如果p值极小（比如小于1e-16），R本身会在数值存储层面做精度截断，这种情况属于浮点运算的正常限制，不属于显示问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nichole Elizabeth