在列中迭代效果大小计算

Question

我目前正在比较R上的高危人群和正常人群大脑中159个区域(ROI)的大小。我最初使用以下循环计算lm模型的p值：

storage <- list()
for(i in names(ThalPC)[-c(1:8)]){
  storage[[i]] <- lm(get(i) ~ Status, ThalPC)
}

table <-  storage %>% tibble(
    dvsub = names(.),
    untidied = .
    ) %>%
  mutate(tidy = map(untidied, broom::tidy)) %>%
  unnest(tidy) 

tab <- as.data.frame(table)

to <- subset(tab, select = -c(2))

newtable <- filter(to, term == "StatusControl")

ThalPC= my data frame Status =他们的状态为控制或处于危险中的人群

现在，我有大约59个具有显着p值的区域，我希望计算它们的影响大小。目前我正在尝试使用这个循环：

stor <- list()
for(i in names(ThalPC)[-c(1:9)]) {
  stor[[i]] <- lm(get(i) ~ Status, ThalPC)
try <- effectsize(stor[[i]], type="eta")
}

但是，我得到以下错误：

Error in get(i) : object 'Left_LGN' not found

(Left_LGN是我正在研究的一个区域，所有159个区域都是通过数据框以列的形式设置的)

也许我想得太多了，有谁知道任何简单的解决方案/更好的方法来获得它们的效果大小？

我在R和统计学方面还是个初学者，所以我真的很感谢你的投入！谢谢!

Answer 1

我猜您在运行第一个脚本将ThalPC列添加到搜索路径之前使用了attach(ThalPC)。相反，尝试将对lm的调用构造为：

stor[[i]] <- lm(as.formula(paste(i, "~ Status")), 
    data = ThalPC)

看起来您可能希望将effectsize的输出也收集为列表的元素，否则每次都会覆盖它。