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我希望提取 R 中方差分析生成的 p 值。
这是我正在运行的内容:
test <- aov(asq[,9] ~ asq[,187])
summary(test)
产量:
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
asq[, 187] 1 3.02 3.01951 12.333 0.0004599 ***
Residuals 1335 326.85 0.24483
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
12 observations deleted due to missingness
当我查看结构时,这就是我所看到的。我通常可以通过列表来获得我需要的东西,但我在这个方面遇到了困难。谷歌搜索似乎也揭示了比我得到的简单得多的结构。
注意:ASQ 是我的数据框。
str(test)
List of 13
$ coefficients : Named num [1:2] 0.2862 0.0973
..- attr(*, "names")= chr [1:2] "(Intercept)" "asq[, 187]"
$ residuals : Named num [1:1337] 0.519 0.519 -0.481 -0.481 -0.481 ...
..- attr(*, "names")= chr [1:1337] "1" "2" "3" "4" ...
$ effects : Named num [1:1337] -16.19 -1.738 -0.505 -0.505 -0.505 ...
..- attr(*, "names")= chr [1:1337] "(Intercept)" "asq[, 187]" "" "" ...
$ rank : int 2
$ fitted.values: Named num [1:1337] 0.481 0.481 0.481 0.481 0.481 ...
..- attr(*, "names")= chr [1:1337] "1" "2" "3" "4" ...
$ assign : int [1:2] 0 1
$ qr :List of 5
..$ qr : num [1:1337, 1:2] -36.565 0.0273 0.0273 0.0273 0.0273 ...
.. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
.. .. ..$ : chr [1:1337] "1" "2" "3" "4" ...
.. .. ..$ : chr [1:2] "(Intercept)" "asq[, 187]"
.. ..- attr(*, "assign")= int [1:2] 0 1
..$ qraux: num [1:2] 1.03 1.02
..$ pivot: int [1:2] 1 2
..$ tol : num 1e-07
..$ rank : int 2
..- attr(*, "class")= chr "qr"
$ df.residual : int 1335
$ na.action :Class 'omit' Named int [1:12] 26 257 352 458 508 624 820 874 1046 1082 ...
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:12] "26" "257" "352" "458" ...
$ xlevels : list()
$ call : language aov(formula = asq[, 9] ~ asq[, 187])
$ terms :Classes 'terms', 'formula' length 3 asq[, 9] ~ asq[, 187]
.. ..- attr(*, "variables")= language list(asq[, 9], asq[, 187])
.. ..- attr(*, "factors")= int [1:2, 1] 0 1
.. .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
.. .. .. ..$ : chr [1:2] "asq[, 9]" "asq[, 187]"
.. .. .. ..$ : chr "asq[, 187]"
.. ..- attr(*, "term.labels")= chr "asq[, 187]"
.. ..- attr(*, "order")= int 1
.. ..- attr(*, "intercept")= int 1
.. ..- attr(*, "response")= int 1
.. ..- attr(*, ".Environment")=<environment: R_GlobalEnv>
.. ..- attr(*, "predvars")= language list(asq[, 9], asq[, 187])
.. ..- attr(*, "dataClasses")= Named chr [1:2] "numeric" "numeric"
.. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "asq[, 9]" "asq[, 187]"
$ model :'data.frame': 1337 obs. of 2 variables:
..$ asq[, 9] : int [1:1337] 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 ...
..$ asq[, 187]: int [1:1337] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
..- attr(*, "terms")=Classes 'terms', 'formula' length 3 asq[, 9] ~ asq[, 187]
.. .. ..- attr(*, "variables")= language list(asq[, 9], asq[, 187])
.. .. ..- attr(*, "factors")= int [1:2, 1] 0 1
.. .. .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
.. .. .. .. ..$ : chr [1:2] "asq[, 9]" "asq[, 187]"
.. .. .. .. ..$ : chr "asq[, 187]"
.. .. ..- attr(*, "term.labels")= chr "asq[, 187]"
.. .. ..- attr(*, "order")= int 1
.. .. ..- attr(*, "intercept")= int 1
.. .. ..- attr(*, "response")= int 1
.. .. ..- attr(*, ".Environment")=<environment: R_GlobalEnv>
.. .. ..- attr(*, "predvars")= language list(asq[, 9], asq[, 187])
.. .. ..- attr(*, "dataClasses")= Named chr [1:2] "numeric" "numeric"
.. .. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "asq[, 9]" "asq[, 187]"
..- attr(*, "na.action")=Class 'omit' Named int [1:12] 26 257 352 458 508 624 820 874 1046 1082 ...
.. .. ..- attr(*, "names")= chr [1:12] "26" "257" "352" "458" ...
- attr(*, "class")= chr [1:2] "aov" "lm"
最佳答案
这里:
summary(test)[[1]][["Pr(>F)"]][1]
关于r - 从 aov 中提取 p 值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/3366506/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!