如何将星星添加到broom软件包'；s tidy（）函数输出？

我一直在使用R中的扫帚包的

tidy（）

函数来打印我的模型摘要

但是，

tidy（）

函数返回不带星星的p值，这对于许多习惯于在模型摘要中看到星星的人来说有点奇怪

---

有人知道向输出中添加星星的方法吗？

这并不是

tidy

的真正目的。它用于从各种对象生成整洁的数据帧，而不是提供关于这些对象的额外度量

您可以编写一个函数，根据p值生成星号，并向使用

tidy

生成的数据框中添加一列。例如：

make_stars <- function(pval) {
  stars = ""
  if(pval <= 0.001)
    stars = "***"
  if(pval > 0.001 & pval <= 0.01)
    stars = "**"
  if(pval > 0.01 & pval <= 0.05)
    stars = "*"
  if(pval > 0.05 & pval <= 0.1)
     stars = "."
  stars
}

---

我们可以使用

gtools

中方便的函数

stars.pval

来执行此操作

library(gtools)
library(broom)
library(dplyr)
data(mtcars)
mtcars %>%
   lm(mpg ~ wt + qsec, .) %>%
   tidy %>%
   mutate(signif = stars.pval(p.value))
#        term  estimate std.error  statistic      p.value signif
#1 (Intercept) 19.746223 5.2520617   3.759709 7.650466e-04    ***
#2          wt -5.047982 0.4839974 -10.429771 2.518948e-11    ***
#3        qsec  0.929198 0.2650173   3.506179 1.499883e-03     **

---

这个问题已经得到了回答，但我只想指出另一个选项，它比上面提到的

gtools:：stars.pval更灵活，因为它根据您选择输入的内容返回数据帧或向量

#加载必要的库
图书馆（扫帚）
图书馆（dplyr）
库（groupedstats）
#使用函数
df%
统计数据：：lm（mpg~wt+qsec，）%>%
扫帚：：整洁（%）%%>%
groupedstats:：signif_列（数据=，p=p.value）
df
#>#tibble:3 x 6
#>术语估计标准误差统计p值显著性
#>                                   
#>1（截距）19.75.253.767.65e-4**
#>2 wt-5.05 0.484-10.4 2.52e-11**
#>3 qsec 0.929 0.265 3.51 1.50e-3**

由（v0.3.0.9001）于2020年4月9日创建，由R中的
printCoefmat
函数使用，您也可以使用
stats
包中的
symnum
函数（包含在基本R中）：

pv[1]“0'***'0.001'***'0.01'*'0.05.”“0.1''1”

由（v0.2.0）于2018年9月10日创建

或者，为了准确地回答你的问题，你可以这样使用它

库（dplyr）
pv%
统计数据：：lm（mpg~wt+qsec，）%>%
扫帚：：整洁（%）%%>%
变异（符号=as.character（星形函数（p.value）））
#>#tibble:3 x 6
#>术语估计标准误差统计p值符号
#>                            
#>1（截距）19.75.253.767.65e-4**
#>2 wt-5.05 0.484-10.4 2.52e-11**
#>3 qsec 0.929 0.265 3.51 1.50e-3**

由（v0.2.0）于2018-09-10创建。
这似乎没有返回任何内容。@jzadra感谢您指出这一点。我已经更新了答案，真奇怪。未指定的管道链的结果应与打印对象的结果相同。也许它没有打印方法。
library(gtools)
library(broom)
library(dplyr)
data(mtcars)
mtcars %>%
   lm(mpg ~ wt + qsec, .) %>%
   tidy %>%
   mutate(signif = stars.pval(p.value))
#        term  estimate std.error  statistic      p.value signif
#1 (Intercept) 19.746223 5.2520617   3.759709 7.650466e-04    ***
#2          wt -5.047982 0.4839974 -10.429771 2.518948e-11    ***
#3        qsec  0.929198 0.2650173   3.506179 1.499883e-03     **