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warpbreaks以预装数据为例，如何隔离summary(aov())中的显着性列...

> a<-summary(aov(breaks~wool*tension,data=warpbreaks))
> a
             Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)    
wool          1    451   450.7   3.765 0.058213 .  
tension       2   2034  1017.1   8.498 0.000693 ***
wool:tension  2   1003   501.4   4.189 0.021044 *  
Residuals    48   5745   119.7                     
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

> somefunction(a)[,6]

1     .  
2     ***
3     *
4
4

3 回答 3

6 
# Extract the p-values
pvals <- a[[1]][["Pr(>F)"]]

# Use the symnum function to produce the symbols
sigSymbols <- symnum(pvals, na = FALSE, 
                     cutpoints = c(0, 0.001, 0.01, 0.05, 0.1, 1), 
                     symbols = c("***", "**", "*", ".", " "))

这将返回一个带有属性的向量：

> sigSymbols
[1] .   *** *      
attr(,"legend")
[1] 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

如果你不想要这个legend属性，你可以legend = FALSE在symnum函数中使用参数。

于 2013-03-20T09:56:33.643 回答
4

我找不到/想到直接的方法，所以我只是创建了自己的方法。我提取数据框的最后一列，即Pr(>F)

p = a[[1]][,5]

敲掉最后一个值，因为那是空白的：

p = p[-length(p)]

然后制定了编码：

stars = findInterval(p, c(0, 0.001, 0.01, 0.05, 0.1,))
codes = c("***" , "**","*", ".", " ")
codes[stars]

如果你愿意，你当然可以把它放在一个函数中。   

 get_stars = function(p) {
         stars = findInterval(p, c(0, 0.001, 0.01, 0.05, 0.1))
         codes = c("***" , "**","*", ".", " ")
         codes[stars]
     }

例子

R> p = c(0.0005, 0.005, 0.025, 0.075, 0.5)
R> get_stars(p)
[1] "***" "**"  "*"   "."   " "
于 2013-03-20T09:49:28.830 回答
0

上述提取 p 值的方法对我不起作用，因为我的模型包含错误项。我使用以下方法取得了成功：

test.summary <- summary(aov(dv ~ iv1 + Error(grouping.factor / iv1 ), data = df))
p <- test.summary[[2]][[1]][["Pr(>F)"]][1]

添加[1]after[["Pr(>F)"]]仅提取 p 值而不是其后的null值。

另外，@csgillespie，您的代码在向量中的最后一个元素之后包含一个额外的逗号，因此 R 期望在 之后有一个参数0.1：

stars = findInterval(p, c(0, 0.001, 0.01, 0.05, 0.1,))
于 2015-07-18T19:22:48.883 回答