Extraction de la p-value d'un summary

Bonjour,

Je me permets d'ouvrir une nouvelle discussion, car je ne trouve pas la réponse dans les éléments déjà posté.

En reprenant l'exemple utilisé par Charlottes dans la discussion " Extraire une pvalue d'un lm", est-il possible d'extraire la p-value suivante (en rouge dans le code) :
Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Call: lm(formula = Tableau3$Temps ~ Tableau3[, colonne_calcium3], data = Tableau3) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -22.754 -12.063 -2.205 11.370 23.462 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 1.023e+02 6.834e+01 1.497 0.144 Tableau3[, colonne_calcium3] 5.000e-05 9.221e-05 0.542 0.591 Residual standard error: 14.43 on 33 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.008832, Adjusted R-squared: -0.0212 F-statistic: 0.294 on 1 and 33 DF, p-value: 0.5913
Identique dans le cas d'un lm à un facteur mais différente dès qu'on passe à plus d'un facteur.

D'avance merci pour votre aide.

Bonjour,

Voici une manière de procéder :

Code:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
# EXEMPLE
data(mtcars)
 
mod <- lm(mpg ~ wt + drat, data = mtcars)
 
resume <- summary(mod)
resume
# Call:
# lm(formula = mpg ~ wt + drat, data = mtcars)
# 
# Residuals:
#   Min      1Q  Median      3Q     Max 
# -5.4159 -2.0452  0.0136  1.7704  6.7466 
# 
# Coefficients:
#             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
# (Intercept)   30.290      7.318   4.139 0.000274 ***
# wt            -4.783      0.797  -6.001 1.59e-06 ***
# drat           1.442      1.459   0.989 0.330854    
# ---
# Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
# 
# Residual standard error: 3.047 on 29 degrees of freedom
# Multiple R-squared:  0.7609,    Adjusted R-squared:  0.7444 
# F-statistic: 46.14 on 2 and 29 DF,  p-value: 9.761e-10
 
names(resume)
# [1] "call"          "terms"         "residuals"     "coefficients" 
# [5] "aliased"       "sigma"         "df"            "r.squared"    
# [9] "adj.r.squared" "fstatistic"    "cov.unscaled" 
 
F <- resume$fstatistic
F
#    value    numdf    dendf 
# 46.14331  2.00000 29.00000
 
ma_pvalue <- pf(F[1], F[2], F[3], lower.tail = FALSE)
ma_pvalue
#       value 
# 9.76076e-10

Il y a peut-être plus simple mais je ne connais pas...
Pour voir le détail de l'utilisation de la fonction "pf" : ?pf .

HTH ! :)

Cordialement,

A.D.

Il n'y a effectivement pas d'autre moyen puisque la p value est calculée seulement à l'appel de print.summary.lm -avec pf-.
Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 if (!is.null(x$fstatistic)) { cat("Multiple R-squared: ", formatC(x$r.squared, digits = digits)) cat(",\tAdjusted R-squared: ", formatC(x$adj.r.squared, digits = digits), "\nF-statistic:", formatC(x$fstatistic[1L], digits = digits), "on", x$fstatistic[2L], "and", x$fstatistic[3L], "DF, p-value:", format.pval(pf(x$fstatistic[1L], x$fstatistic[2L], x$fstatistic[3L], lower.tail = FALSE), digits = digits)) cat("\n") }
En règle générale, regarder le code source (?stat:::print.summary.lm) est un bon moyen quand on a pas d'idées pour trouver comment récupérer des bouts de sortie R affichées par print.