将 r 与 anova 一起替换

我尝试对不同的数据集运行方差分析，但不太知道该怎么做。我搜索了一下，发现这个很有用：https://stats.idre.ucla.edu/r/codefragments/looping_strings/ https://stats.idre.ucla.edu/r/codefragments/looping_strings/

hsb2 <- read.csv("https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/hsb2.csv")
names(hsb2)
varlist <- names(hsb2)[8:11]
models <- lapply(varlist, function(x) {
lm(substitute(read ~ i, list(i = as.name(x))), data = hsb2)
})

我对上述代码的理解是，它创建了一个函数 lm() 并将其应用于 varlist 中的每个变量，并对每个变量进行线性回归。

所以我认为使用 aov 而不是 lm 对我有用，如下所示：

aov(substitute(read ~ i, list(i = as.name(x))), data = hsb2)

但是，我收到了这个错误：

Error in terms.default(formula, "Error", data = data) : 
no terms component nor attribute

我不知道错误从何而来。请帮忙！

问题是substitute()返回一个表达式，而不是一个公式。我认为@thelatemail 的建议

lm(as.formula(paste("read ~",x)), data = hsb2)

是一个很好的解决方法。或者，您可以评估表达式以获得公式

models <- lapply(varlist, function(x) {
    aov(eval(substitute(read ~ i, list(i = as.name(x)))), data = hsb2)
})

我想这取决于您之后想要对模型列表做什么。正在做

models <- lapply(varlist, function(x) {
    eval(bquote(aov(read ~ .(as.name(x)), data = hsb2)))
})

给了一个“清洁工”call每个结果的属性。