Broom |tidy up a bit，模型，检验结果一键输出！

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lm/glm/t.test/chisq.test等模型结果，怎么提？复制粘贴还是broom？

一 载入数据及R包

1.1 mtcars数据集

#载入内置数据集mtcars
head(mtcars)
                   mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Mazda RX4         21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
Mazda RX4 Wag     21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
Datsun 710        22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
Hornet 4 Drive    21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
Hornet Sportabout 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
Valiant           18.1   6  225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1

1.2 broom-R包

#载入R包
library(broom)
??broom #查看broom包用法

broom主要提供如下三种结果整理函数

• tidy: 返回模型的统计结果的数据框；

• augment: 返回模型参数并增加预测和残差等模型结果；

• glance: 返回模型的一行重要结果，包含R^2、矫正后的R^2，以及剩余标准误差。

二 回归模型

2.1 线性回归

#构建简单线性回归模型
lmfit <- lm(mpg ~ wt, mtcars)
summary(lmfit)
summary(lmfit)$coef

结果如上，只需要将上面的P值，R squared，Adjusted R squared等关心的模型结果，用时间和耐心“精确”的复制粘贴出来就可以了！

嫌麻烦的小伙伴可以用broom试一下，其实只一行就行。

2.2 R-broom提取结果

1）tidy函数

library(broom)
#返回模型的统计结果的数据框
tidy(lmfit)

看起来和summary(lmfit)$coef差不多，但还是有区别的：

• coef(summary(lmfit)) 中，terms保存在rawname中；

• 列名为Pr(>|t|)而不是p.value；

2）augment()函数

#提取回归中每个原始点的拟合值和残差等信息
augment(lmfit)

返回每个原始点的参数值以及模型的拟合值，残差等结果，同时为避免列名重复，模型结果的列名以.开始。

3） glance()函数

#提取R squared，Adjusted R squared等
glance(lmfit)

对于广义线性模型（glm） 和非线性模型（nls）同样适用，可自行尝试。

三 生存分析

生信分析常用的生存分析，结果是否可以提取呢？

答案是可以的，稍微有点区别。

3.1 生存分析示例

#library("survminer") #载入R包
library("survival") #载入R包
fit_cox <- coxph(Surv(time, status)~sex, data=lung)
summary(fit_cox)

3.2 基础方法提取

#通过函数来提取关键结果
coef(summary(fit_cox))
#提取HR和95%置信区间
exp(coef(fit_cox))
#提取HR的95%置信区间
exp(confint(fit_cox))

3.3 broom函数提取

#生存分析，提取的是exp(coef)相关信息，exponentiate = TRUE
tidy(fit_cox,exponentiate = TRUE)

四 假设检验

除模型结果外，broom还可以用于 t.test, cor.test和wilcox.test检验的结果提取。

4.1 T检验

tt <- t.test(wt ~ am, mtcars)
tidy(tt)

返回统计值，P值，置信区间，检验方法等信息；

4.2 wilcox.test

wt <- wilcox.test(wt ~ am, mtcars)
tidy(wt)

可见上述返回值只有一行，因此 glance函数返回相同的结果。

4.3 chisq.test

chit <- chisq.test(xtabs(Freq ~ Sex + Class, data = as.data.frame(Titanic)))
tidy(chit)
#只有chisq.test检验可以使用augment函数
augment(chit)

参考资料：

http://127.0.0.1:18603/library/broom/doc/broom.html

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