从glm拟合的lapply列表中提取p值

Question

我使用lapply一次一个自变量对一个因变量执行多个glm回归。现在，我对每个自变量的Pr(>|z|)特别感兴趣。但是，我不确定如何使用lapply中的列表来报告Pr(>|z|)。

如果我一次只运行一个模型：coef(summary(fit))[,"Pr(>|z|)"]或summary(fit)$coefficients[,4]可以工作(如here所述)，但是用lapply尝试类似的东西似乎不起作用。我可以使用带有访问器方法的lapply和glm或者直接从模型中调用来获得p值吗？

#mtcars dataset
vars <- names(mtcars)[2:8]
fits <- lapply(vars, function(x) {glm(substitute(mpg ~ i, list(i = as.name(x))), family=binomial, data = mtcars)})
lapply(fits,summary) # this works
lapply(fits, coefficients) # this works
#lapply(fits, summary(fits)$coefficients[,4])# this for example does not work

Answer 1

您想要做的是：

lapply(fits, function(f) summary(f)$coefficients[,4])

但是，如果每一项都只是一个p值，那么您可能更愿意使用一个向量，而不是一个列表，因此您可以使用sapply而不是lapply

sapply(fits, function(f) summary(f)$coefficients[,4])

Answer 2

运行lapply(fits, summary)时，它会创建一个summary.glm对象列表，每个对象都使用print.summary.glm打印

如果你保存这个

 summaries <- lapply(fits, summary)

然后，您可以遍历并提取系数矩阵

 coefmat <- lapply(summaries, '[[', 'coefficients')

然后是第四列

 lapply(coefmat, '[', , 4)