从anova中访问多个因变量的pvalue，并将结果存储在文档txt中

Question

我有一个包含100个观察值和>200个变量的数据帧

SUBJ_ID  GROUP AGE GENDER V1  V2 V3  V4...
SUB1     1      11   1    345 245 456 333
SUB2     1     13    1    333 256 345 324
SUB3     0     19    0    345 366 234 256

我设法在dv上做了一个ancova，使用Group作为分组因素，使用年龄和性别作为协变量，以便了解在控制或年龄和性别作为协变量时，哪些意味着组之间的显著差异，我是这样做的：

> my_aov <- lapply(4:ncol, function(x) aov(df[,x] ~ Group + Age_consent
> + Gender, data = df)) 

我在这里存储了ancova的摘要：

> aov.summaries <- (my_aovsub, summary) 

我的问题是: boh my_aov和aov.summaries的结果是一个列表的列表。我想要访问Pvalue，以便查看哪一个是有意义的，并对它们进行多次比较。

我该怎么做呢？

ancova结果示例(数字已更改)：

[[235]]
             Df    Sum Sq  Mean Sq F value Pr(>F)  
Group         1    904   904   0.300 0.6788  
Age_consent   1   358  368   1.217 0.4568  
Gender        1  196      1916   5.314 0.0447 *
Residuals   145 4366  309                 
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

另外，如何将“不能”强制为data.frame的对象保存在txt文件中？

Answer 1

这里有一个更好的答案。你可以有很多方法来提取它，但我认为这至少能达到你的目标：

library('dplyr')

make_aov = function(x){
  form = paste(
    colnames(iris)[x],
    '~ Species'
  ) %>% 
    as.formula()
  aov(
    form, 
    data = iris
  )
}


my_aov = lapply(
  1:4, 
  make_aov
)

get_pvalue = function(i){
  tibble(
    variable = colnames(iris)[i],
    p_value = anova(my_aov[[i]])$`Pr(>F)`[1]
  )
}

pval_table = lapply(
  1:4,
  get_pvalue
) %>% 
  bind_rows()