使用 R 一次为多个变量创建线性模型，但获取每个变量的摘要

Question

我有一个 dataframe 由 268 个观察值和 21 个自变量（ screeningq ）组成。 我还有另一个 dataframe （ firstweekdata ），其中还包括 268 个观察值和各种变量，但我只对一个因变量（V474）感兴趣。 每个观察（行）包括一个人的结果。 screeningq是firstweekdata的一个子集。

我正在尝试进行回归分析，将 21 个自变量中的每一个与我感兴趣的因变量一一进行比较。我一直在尝试获得线性 model 摘要，但由于某种原因，我无法获得结果在某种程度上，每个变量都会有一个摘要。

我正在使用的代码如下：

    nroscreenq<- ncol(screeningq)
    screeninglinearmod <- list()

    par(mar=c(1.5,1,1.5,1),mfrow=c(5,5))
    for (i in 1:nroscreenq) {
      x1 <- screeningq[,i]
      scatter.smooth(x1, y=firstweekdata$V474, main=paste("Question", i), xlab="", cex = 0.5)
      screeninglinearmod[[i]] <- summary(lm(firstweekdata$V474 ~ screeningq[,i]))
    }

我得到以下结果：

Coefficients:
                   Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
(Intercept)          36.000     21.313   1.689   0.0940 
screeningq[, i]1     15.000     30.141   0.498   0.6197  
screeningq[, i]100   33.333     22.183   1.503   0.1358  
screeningq[, i]17    35.000     30.141   1.161   0.2480  
screeningq[, i]23    26.000     30.141   0.863   0.3902  
screeningq[, i]25    18.000     30.141   0.597   0.5516  
screeningq[, i]29    15.500     26.103   0.594   0.5538  
screeningq[, i]32    52.000     30.141   1.725   0.0873 
screeningq[, i]35    48.000     30.141   1.593   0.1141  
screeningq[, i]37    27.667     24.610   1.124   0.2633  
screeningq[, i]38    33.500     26.103   1.283   0.2020  
screeningq[, i]44    51.000     30.141   1.692   0.0934 
screeningq[, i]46    -9.000     30.141  -0.299   0.7658  
screeningq[, i]49    41.667     24.610   1.693   0.0932 
screeningq[, i]50    19.667     24.610   0.799   0.4259  
screeningq[, i]51    34.250     23.828   1.437   0.1534  
screeningq[, i]52    13.333     24.610   0.542   0.5890  
screeningq[, i]55    41.000     30.141   1.360   0.1765  
screeningq[, i]56     2.333     24.610   0.095   0.9246  
screeningq[, i]58    20.333     24.610   0.826   0.4104  
screeningq[, i]59    14.667     24.610   0.596   0.5524  
screeningq[, i]60    12.333     24.610   0.501   0.6173  
screeningq[, i]61    39.000     26.103   1.494   0.1380  
screeningq[, i]62    16.667     24.610   0.677   0.4997``` 

等列表继续更多行

我尝试了多种方法，但最终得到了类似的列表。 我究竟做错了什么？

Answer 1

我已经使用lapply改编了这个建议中的代码。 我认为这就是您要查找的 output，列表中单个自变量 output 的一系列摘要。

# create a toy dataset with one dependent variable and three dependent variables
DV <- rnorm(20, 10, 3)
IV1 <- rnorm(20, 8, 3)
IV2 <- rnorm(20, 9, 3)
IV3 <- rnorm(20, 9, 3)

df <- data.frame(DV, IV1, IV2, IV3)
cols <- list("IV1", "IV2", "IV3")
forms <- paste('DV ~', cols)
forms

#> [1] "DV ~ IV1" "DV ~ IV2" "DV ~ IV3"

a <- lapply(forms, lm, data = df)
a

#> [[1]]
#> 
#> Call:
#> FUN(formula = X[[i]], data = ..1)
#> 
#> Coefficients:
#> (Intercept)          IV1  
#>     12.1796      -0.3148  
#> 
#> 
#> [[2]]
#> 
#> Call:
#> FUN(formula = X[[i]], data = ..1)
#> 
#> Coefficients:
#> (Intercept)          IV2  
#>   9.8944853   -0.0008378  
#> 
#> 
#> [[3]]
#> 
#> Call:
#> FUN(formula = X[[i]], data = ..1)
#> 
#> Coefficients:
#> (Intercept)          IV3  
#>     11.5488      -0.1798

^{由代表 package (v0.3.0) 于 2021 年 3 月 15 日创建}

顺便说一句，我链接的问题和这个答案都是很好的“最小的、可重复的例子”的例子。 我使用了 R package reprex()来确保示例可重现并将其复制/粘贴到此处。