统计新手求助：R语言lm回归仅提取系数（排除sd、p、t等值）

嘿，作为统计新手能把分类变量转成因子、成功跑起线性回归已经做得超棒啦！要只提取回归结果里的系数，其实在R里有几个简单直接的方法：

• 方法1：使用coef()函数
  这是最直接的方式，专门用来提取模型的系数：

  # 提取回归系数
  model_coefficients <- coef(Regression_PrevalenceAER)
  # 查看结果
  model_coefficients
  

  执行后你会得到一个带变量名的系数向量，完全不含标准差、t值、p值这些额外统计量。

• 方法2：从summary结果中提取系数列
  如果你已经生成了模型的summary，也可以直接取系数矩阵的第一列（因为第一列就是系数值）：

  # 先生成模型的summary对象
  model_summary <- summary(Regression_PrevalenceAER)
  # 提取仅包含系数的列
  model_coefficients <- model_summary$coefficients[, 1]
  

  这个方法得到的结果和coef()完全一致，适合你已经在查看summary结果的场景下快速提取。

举个小例子，假设你的回归结果系数是截距项2.5、Age因子的两个水平系数0.8和-0.3，输出会是类似这样的带命名的向量：

(Intercept) Male_Age_LR2 Male_Age_LR3 
        2.5          0.8         -0.3 

这样你就只拿到了想要的系数值，完全不会混入其他统计量啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rachel Ferguson