r - 针对 R 中的相同主变量运行多个简单的线性回归

Question

我有一个加载到 R 中的 data.frame（我们称之为 DF），它基本上如下所示：

         primary_variable     var1     var2     var3     var4...     var354
sample1      5                    1        4        3        2       1
sample2      8                    2        3        4        1       2
sample3      7                    3        2        1        4       3
sample4      2                    4        1        2        3       4
.
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sample58     8                    1        2        3        4

基本上，我想多次运行简单的线性回归，分别比较主要变量和所有其他变量，如下所示：

reg <- lm(primary_variable~var1, data=DF)
reg <- lm(primary_variable~var2, data=DF)
reg <- lm(primary_variable~var3, data=DF)
reg <- lm(primary_variable~var354, data=DF)

并将数据输出到某种表格中，以便我可以读取它们的所有 P 值。

最简单的方法是什么？

Answer 1

这是一种方法：

DF <- read.table(text="         primary_variable     var1     var2     var3     var4
sample1      5                    1        4        3        2
sample2      8                    2        3        4        1
sample3      7                    3        2        1        4
sample4      2                    4        1        2        3", header=TRUE)

sapply(DF[,-1], function(x) summary(lm(DF[,1]~x))$coef[,"Pr(>|t|)"])

#                  var1     var2      var3     var4
# (Intercept) 0.1471971 0.477767 0.4023857 0.206388
# x           0.5120500 0.512050 0.7072300 0.707230

但是，我强烈建议您不要这样做。请寻求统计学家的帮助。