從glm的lapply列表中提取p值

Question

我使用lapply一次通過一個自變量對一個因變量執行幾個glm回歸。 現在我對每個自變量的Pr(>|z|)特別感興趣。 但是，我不確定如何使用lapply列表報告Pr(>|z|) 。

如果我只是在一次運行一個模型： coef(summary(fit))[,"Pr(>|z|)"]或summary(fit)$coefficients[,4]將工作（如描述在這里 ），但嘗試與lapply類似的東西似乎不起作用。 我可以使用lapply和glm使用訪問器方法或直接從模型調用來獲取p值嗎？

#mtcars dataset
vars <- names(mtcars)[2:8]
fits <- lapply(vars, function(x) {glm(substitute(mpg ~ i, list(i = as.name(x))), family=binomial, data = mtcars)})
lapply(fits,summary) # this works
lapply(fits, coefficients) # this works
#lapply(fits, summary(fits)$coefficients[,4])# this for example does not work

Answer 1

你想做：

lapply(fits, function(f) summary(f)$coefficients[,4])

但是，如果每個項目只是一個p值，您可能寧願使用向量而不是列表，因此您可以使用sapply而不是lapply ：

sapply(fits, function(f) summary(f)$coefficients[,4])

Answer 2

當你運行lapply(fits, summary)它會創建一個summary.glm對象列表，每個對象都使用print.summary.glm打印。

如果你保存這個

 summaries <- lapply(fits, summary)

然后，您可以瀏覽並提取系數矩陣

 coefmat <- lapply(summaries, '[[', 'coefficients')

然后是第4欄

 lapply(coefmat, '[', , 4)