R语言stargazer输出wbm模型时报S4类$运算符未定义错误求解

wbm()是panelr包提供的组内-组间混合模型拟合函数，返回的是S4类模型对象，不在stargazer包原生支持的模型类型列表里。运行时stargazer会错误将其识别为Zelig包输出的模型对象，试图用$运算符访问S4对象的内部插槽（S4对象需要用@访问插槽，不支持$的访问逻辑），因此触发报错。lm()返回的是S3类对象且在stargazer原生支持范围内，所以可以正常运行。
另外原代码里Type = "text"参数存在大小写错误，R语言区分参数名大小写，stargazer的对应参数为小写type，大写写法会导致参数不生效。

• 方法1：手动提取模型要素传入stargazer
  不需要替换工具，提前从wbm对象中提取回归系数、标准误、样本量、拟合优度等核心指标，手动传给stargazer即可正常输出，示例代码如下：

library(panelr)
library(stargazer)

# 拟合模型
modelMQ <- wbm(Management_Q ~ Emergency | Teaching, data = Pnurses)

# 提取模型核心输出项
model_sum <- summary(modelMQ)
coef_vals <- model_sum$coefficients[, "Estimate"]
se_vals <- model_sum$coefficients[, "Std. Error"]
p_vals <- model_sum$coefficients[, "Pr(>|t|)"]
obs_count <- nobs(modelMQ)
r2_vals <- model_sum$r.squared

# 传入stargazer导出
stargazer(
  modelMQ,
  type = "text",
  title = "Hybrid",
  out = "Hybrid.csv",
  align = TRUE,
  no.space = TRUE,
  coef = list(coef_vals),
  se = list(se_vals),
  p = list(p_vals),
  n = obs_count,
  r2 = list(r2_vals)
)

• 方法2：换用原生支持wbm类的结果导出包
  如果不想手动提取指标，可以直接用modelsummary包导出回归结果，它原生适配wbm类模型，不需要额外做对象转换，代码更简洁，同样支持导出为csv、文本、网页、Word等多种格式：

library(panelr)
library(modelsummary)

modelMQ <- wbm(Management_Q ~ Emergency | Teaching, data = Pnurses)
# 直接导出结果
modelsummary(
  modelMQ,
  title = "Hybrid",
  output = "Hybrid.csv",
  align = TRUE
)

• 方法3：提取wbm内嵌的lme4模型对象
  wbm模型本质是基于lme4::lmer()拟合的，模型对象内部存储了原生的merMod类对象，stargazer原生支持merMod类，可以直接提取后传入。注意这个方法输出的系数不会自动标注组内/组间效应标签，需要手动调整变量名：

# 提取内嵌的merMod对象
modelMQ_mer <- modelMQ@mer_mod
# 直接传入stargazer导出
stargazer(
  modelMQ_mer,
  type = "text",
  title = "Hybrid",
  out = "Hybrid.csv",
  align = TRUE,
  no.space = TRUE
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者glgp_col