从输出方差分析（car包）中提取P值列

我正在使用“car”包函数Anova进行一些统计测试

它给出以下输出：

    Y = cbind(curdata$V1, curdata$V2, curdata$V3)
    mymdl = lm(Y ~ curdata$V4 + curdata$V5)
    myanova = Anova(mymdl)
    
Type II MANOVA Tests: Pillai test statistic
           Df test stat approx F num Df den Df  Pr(>F)  
curdata$V4  1   0.27941   2.9728      3     23 0.05280 .
curdata$V5  1   0.33570   3.8743      3     23 0.02228 *
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

我想提取‘Pr（>F）’列中的值，这样我就可以将这些p值放在另一个矩阵中，以便稍后更正多重比较

我尝试过使用unlist，但它仍然没有提供在列中找到的p值

---

如果我们有多个响应变量，这是一个

Manova

。我们可以捕获输出并使用正则表达式

as.numeric(sub(".*\\s*(\\d+\\.[0-9e-]+)\\s*[*.]*", "\\1", capture.output(out)[4:5]))
#[1] 8.836e-06 2.200e-16

数据

---

mymdl可能不是最实用的方法，但是您可以使用
separate（）
从
tidyr
中选择列：

library(car)
library(dplyr)
library(tidyr)
#Code
v1 <- data.frame(capture.output(myanova))
v1 <- v1[3:5,,drop=F]
names(v1)<-'v1'
v2 <- separate(v1,v1,c(paste0('v',1:21)),sep = '\\s')
v2 <- v2[-1,]

警告：如果捕获操作中存在更多列，则需要在必要时更改
1:21
。
TLDR:

# define helper:
get_summary_for_print <- car:::print.Anova.mlm
body(get_summary_for_print) <- local({tmp <- body(get_summary_for_print);tmp[-(length(tmp)-(0:1))]})
#use it:
get_summary_for_print(Anova(mymdl))$`Pr(>F)`

在本例中，有相当多的代码行用于计算p值。但是，我们可以轻松创建一个修改版的
print
函数来返回表（
tests
），而不是只打印它（
print（tests）
）并返回原始对象（
不可见（x）
）：

get\u summary\u用于打印测向测试统计数据约F num Df den Df Pr（>F）
#>物种2 0.70215 26.149 6 290<2.2e-16***
#>花瓣长度10.63487 83.461 3 144<2.2e-16***
#> ---
#>签名。代码：0'***'0.001'***'0.01'*'0.05'.'0.1''1
str（获取摘要以便打印（res））
#>类“anova”和“data.frame”：2个obs。共有6个变量：
#>$Df:num 2 1
#>$teststat:num 0.702 0.635
#>约$F:num 26.1 83.5
#>$num Df:num 6 3
#>$den Df:num 290 144
#>$Pr（>F）：数字7.96e-25 2.41e-31
#>-属性（*，“标题”）=chr“\n类型II MANOVA测试：Pillai测试统计”
亲爱的Akrun，我已经尝试过了，但它会产生空输出。你知道我做错了什么吗？@pdhami对不起，你能试试正则表达式解决方案吗谢谢，正则表达式解决方案有效@pdhami您可以将代码修改为
as.numeric（sub（“.*\\s*”（\\d+\\.[0-9e-]+）\\s*[*.]*”，“\\1”，capture.output（out）[4:5]）
works！衷心感谢！非常感谢。此解决方案还提供了所需的输出。最好在原始包中拆分
car:：：print.Anova.mlm
，但托管在rforge
car
上会使贡献变得困难。
as.numeric(v2$v21)
[1] 8.836e-06 2.200e-16

# define helper:
get_summary_for_print <- car:::print.Anova.mlm
body(get_summary_for_print) <- local({tmp <- body(get_summary_for_print);tmp[-(length(tmp)-(0:1))]})
#use it:
get_summary_for_print(Anova(mymdl))$`Pr(>F)`

function (x, ...) 
{
    if ((!is.null(x$singular)) && x$singular) 
        stop("singular error SSP matrix; multivariate tests unavailable\ntry summary(object, multivariate=FALSE)")
    test <- x$test
    repeated <- x$repeated
    ntests <- length(x$terms)
    tests <- matrix(NA, ntests, 4)
    if (!repeated) 
        SSPE.qr <- qr(x$SSPE)
    for (term in 1:ntests) {
        eigs <- Re(eigen(qr.coef(if (repeated) qr(x$SSPE[[term]]) else SSPE.qr, 
            x$SSP[[term]]), symmetric = FALSE)$values)
        tests[term, 1:4] <- switch(test, Pillai = Pillai(eigs, 
            x$df[term], x$error.df), Wilks = Wilks(eigs, x$df[term], 
            x$error.df), `Hotelling-Lawley` = HL(eigs, x$df[term], 
            x$error.df), Roy = Roy(eigs, x$df[term], x$error.df))
    }
    ok <- tests[, 2] >= 0 & tests[, 3] > 0 & tests[, 4] > 0
    ok <- !is.na(ok) & ok
    tests <- cbind(x$df, tests, pf(tests[ok, 2], tests[ok, 3], 
        tests[ok, 4], lower.tail = FALSE))
    rownames(tests) <- x$terms
    colnames(tests) <- c("Df", "test stat", "approx F", "num Df", 
        "den Df", "Pr(>F)")
    tests <- structure(as.data.frame(tests), heading = paste("\nType ", 
        x$type, if (repeated) 
            " Repeated Measures", " MANOVA Tests: ", test, " test statistic", 
        sep = ""), class = c("anova", "data.frame"))
    print(tests, ...)
    invisible(x)
}
<bytecode: 0x56032ea80990>
<environment: namespace:car>

get_summary_for_print <- car:::print.Anova.mlm # copy the original print function (inclusive environment)
body(get_summary_for_print) <- # replace the code of our copy
    local({ # to avoid pollution of environment by tmp
        tmp <- body(get_summary_for_print) # to avoid code duplication
        tmp[-(length(tmp)-(0:1))] # remove the last two code lines of the function
    })

library(car)
#> Loading required package: carData
res <- Anova(lm(cbind(Sepal.Width, Sepal.Length, Petal.Width) ~ Species + Petal.Length, iris))
res
#> 
#> Type II MANOVA Tests: Pillai test statistic
#>              Df test stat approx F num Df den Df    Pr(>F)    
#> Species       2   0.70215   26.149      6    290 < 2.2e-16 ***
#> Petal.Length  1   0.63487   83.461      3    144 < 2.2e-16 ***
#> ---
#> Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
str(get_summary_for_print(res))
#> Classes 'anova' and 'data.frame':    2 obs. of  6 variables:
#>  $ Df       : num  2 1
#>  $ test stat: num  0.702 0.635
#>  $ approx F : num  26.1 83.5
#>  $ num Df   : num  6 3
#>  $ den Df   : num  290 144
#>  $ Pr(>F)   : num  7.96e-25 2.41e-31
#>  - attr(*, "heading")= chr "\nType II MANOVA Tests: Pillai test statistic"