从anova中访问多个因变量的pvalue，并将结果存储在文档txt中
从anova中访问多个因变量的pvalue，并将结果存储在文档txt中
提问于 2020-03-03 13:36:42
我有一个包含100个观察值和>200个变量的数据帧
SUBJ_ID GROUP AGE GENDER V1 V2 V3 V4...
SUB1 1 11 1 345 245 456 333
SUB2 1 13 1 333 256 345 324
SUB3 0 19 0 345 366 234 256我设法在dv上做了一个ancova，使用Group作为分组因素，使用年龄和性别作为协变量，以便了解在控制或年龄和性别作为协变量时，哪些意味着组之间的显著差异，我是这样做的：
> my_aov <- lapply(4:ncol, function(x) aov(df[,x] ~ Group + Age_consent
> + Gender, data = df)) 我在这里存储了ancova的摘要：
> aov.summaries <- (my_aovsub, summary) 我的问题是: boh my_aov和aov.summaries的结果是一个列表的列表。我想要访问Pvalue，以便查看哪一个是有意义的，并对它们进行多次比较。
我该怎么做呢？
ancova结果示例(数字已更改)：
[[235]]
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Group 1 904 904 0.300 0.6788
Age_consent 1 358 368 1.217 0.4568
Gender 1 196 1916 5.314 0.0447 *
Residuals 145 4366 309
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1另外，如何将“不能”强制为data.frame的对象保存在txt文件中？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2020-03-03 15:10:54
这里有一个更好的答案。你可以有很多方法来提取它，但我认为这至少能达到你的目标：
library('dplyr')
make_aov = function(x){
form = paste(
colnames(iris)[x],
'~ Species'
) %>%
as.formula()
aov(
form,
data = iris
)
}
my_aov = lapply(
1:4,
make_aov
)
get_pvalue = function(i){
tibble(
variable = colnames(iris)[i],
p_value = anova(my_aov[[i]])$`Pr(>F)`[1]
)
}
pval_table = lapply(
1:4,
get_pvalue
) %>%
bind_rows()页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/60508493
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