使用broom包批量提取多线性回归ANOVA表中固定效应的P值

你之前的代码过早对模型执行了summary()操作，丢失了原始lm对象，导致无法再提取ANOVA结果，调整逻辑先保留模型列表，分别提取汇总信息和ANOVA的P值再合并即可，具体操作如下：

步骤1：加载依赖包并批量拟合模型 #

library(tidyverse)
library(broom)

# 批量拟合所有回归模型，保留原始lm对象列表
model_list <- DF_FCE3 %>% 
  select(-FE_FCE2, -Trial) %>%  # 仅保留待分析的预测变量
  map(~ lm(FE_FCE2 ~ Trial + .x, data = DF_FCE3))

步骤2：分别提取回归汇总信息与Trial的ANOVA P值 #

# 提取glance返回的回归汇总结果，新增predictor列标记对应的x变量
rsme <- model_list %>% 
  map_df(~ glance(.x) %>% round(3), .id = "predictor")

# 提取每个模型ANOVA表中Trial对应的Pr(>F)值
trial_pval <- model_list %>% 
  map_df(~ anova(.x) %>% 
           tidy() %>%  # 用broom的tidy将ANOVA表转为结构化数据框
           filter(term == "Trial") %>%  # 筛选Trial对应的行
           select(trial_pval = p.value), # 提取P值并重命名
         .id = "predictor")

步骤3：合并得到最终汇总表 #

final_result <- left_join(rsme, trial_pval, by = "predictor")

输出的final_result就包含了你原来rsme的所有汇总统计，同时新增了trial_pval列存储每个回归对应Trial的ANOVA P值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Totti