R中使用tab_model生成回归结果时隐藏二次/多项式项的方法

tab_model 是sjPlot包提供的回归结果表格输出函数，可通过以下两种通用方法隐藏不需要展示的高阶项：

方法1：手动指定要移除的特定项 #

使用内置的rm.terms参数，直接传入需要隐藏的变量名向量即可：

# 拟合包含二次项、三次多项式的回归模型
fit <- lm(mpg ~ wt + I(wt^2) + poly(hp, 3) + am + cyl, data = mtcars)

# 输出表格时移除wt二次项和hp的所有多项式项
tab_model(fit,
          rm.terms = c("I(wt^2)", "poly(hp, 3)1", "poly(hp, 3)2", "poly(hp, 3)3"))

方法2：正则匹配批量移除同类项 #

当高阶项数量较多时，可先提取模型所有项名，通过正则匹配批量筛选要移除的项：

# 提取模型的所有自变量项名
all_terms <- attr(terms(fit), "term.labels")

# 匹配所有带I()格式的二次项、带poly()格式的多项式项
to_remove <- all_terms[grepl("I\\(|poly\\(", all_terms)]

# 输出时批量移除筛选出的高阶项
tab_model(fit, rm.terms = to_remove)

补充说明 #

• 若你提前在数据集内生成了二次项变量（如wt_sq = wt^2后再放入模型），直接将该变量名传入rm.terms即可
• 仅删除指定项的系数展示行，不会影响表格底部的模型整体拟合指标（R²、显著性等）的准确性

内容的提问来源于stack exchange，提问作者C_Hut