R-比较在几个DV上运行的简单回归模型

假设您在R中有以下代码：

model1 <- lm(cbind(DV1, DV2, DV3) ~ IV1 + IV2, data)

为了测试是否存在交互，我通常会使用：

anova(model1, model2)

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然而，这只返回一个p值，而我期望有三个p值-一个用于

DV1

，一个用于

DV2

，一个用于

DV3

。如何才能实现我正在尝试的目标？

如果单独完成，我们可以使用

Map

model1n <- lapply(c('mpg', 'disp'), function(x) 
    lm(reformulate(response = x, 'cyl + am'), data = mtcars))
model2n <- lapply(c('mpg', 'disp'), function(x) 
     lm(reformulate(response = x, 'cyl * am'), data = mtcars))
Map(anova, model1n, model2n)

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model1n我想你需要
Map（方差分析，model1，model2）
如果你这样做，
Map
会起作用的
model1n@akrun谢谢，这很有效！我建议加上它作为答案，这样我就可以接受了
model1n <- lapply(c('mpg', 'disp'), function(x) 
    lm(reformulate(response = x, 'cyl + am'), data = mtcars))
model2n <- lapply(c('mpg', 'disp'), function(x) 
     lm(reformulate(response = x, 'cyl * am'), data = mtcars))
Map(anova, model1n, model2n)