Извлечение многомерных тестов из выходных данных функции Anova или Manova из пакета car

Я также не смог найти, как извлечь таблицу тестов, но в качестве обходного пути вы можете вычислить результаты, запустив команду Anova для всех типов тестов.

Однако метод печати print.Anova.mlm не возвращает результатов, поэтому его нужно немного изменить.

library(car)

# create new print function
outtests <- car:::print.Anova.mlm

# allow the function to return the results and disable print
body(outtests)[[16]] <- quote(invisible(tests))
body(outtests)[[15]] <- NULL

# Now run the regression
mod <- lm(cbind(Al, Fe, Mg, Ca, Na) ~ Site, data=Pottery)

# Run the Anova over all tests  
tab <- lapply(c("Pillai", "Wilks", "Hotelling-Lawley", "Roy"), 
                  function(i)  outtests(Anova(mod, test.statistic=i)))

tab <- do.call(rbind, tab)
row.names(tab) <- c("Pillai", "Wilks", "Hotelling-Lawley", "Roy")
tab  

   # Type II MANOVA Tests: Pillai test statistic
   #               Df test stat approx F num Df den Df    Pr(>F)    
 #Pillai            3     1.554    4.298     15 60.000 2.413e-05 ***
 #Wilks             3     0.012   13.089     15 50.091 1.840e-12 ***
 #Hotelling-Lawley  3    35.439   39.376     15 50.000 < 2.2e-16 ***
 #Roy               3    34.161  136.644      5 20.000 9.444e-15 ***
 #---
 #Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Поскольку выходная таблица относится к классам anova и data.frame, вы можете использовать для нее xtable.

xtable:::xtable(tab)

fm1$multivariate.tests приводит вас к Site части fm1 вывода.

Затем вы можете использовать комбинацию cat и capture.output для хорошей печати или просто capture.output для вектора символов.

> cat(capture.output(fm1$multivariate.tests)[18:26], sep = "\n")
#
# Multivariate Tests: Site
#                  Df test stat  approx F num Df   den Df     Pr(>F)    
# Pillai            3   1.55394   4.29839     15 60.00000 2.4129e-05 ***
# Wilks             3   0.01230  13.08854     15 50.09147 1.8404e-12 ***
# Hotelling-Lawley  3  35.43875  39.37639     15 50.00000 < 2.22e-16 ***
# Roy               3  34.16111 136.64446      5 20.00000 9.4435e-15 ***
# ---
# Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Обновление: по результатам

unlist(fm1$multivariate.tests, recursive = FALSE)

не похоже, что результаты легко доступны в виде числовых значений. Итак, как вы и просили, вот что потребовалось для преобразования результатов в матрицу. Сделав это, а затем увидев ответ пользователя 20650, я рекомендую вам последовать этому предложению и получить значения с помощью таблицы ANOVA.

co <- capture.output(fm1$multivariate.tests)[20:24]
s <- strsplit(gsub("([*]+$)|[<]", "", co[-1]), "\\s+")
dc <- do.call(rbind, lapply(s, function(x) as.numeric(x[-1])))
row.names(dc) <- sapply(s, "[", 1)
s2 <- strsplit(co[1], " ")[[1]]
s2 <- s2[nzchar(s2)]
s3 <- s2[-c(1, length(s2))]
colnames(dc) <- c(s2[1], paste(s3[c(TRUE, FALSE)], s3[c(FALSE, TRUE)]), s2[10])
dc
#                  Df test stat  approx F num Df   den Df     Pr(>F)
# Pillai            3   1.55394   4.29839     15 60.00000 2.4129e-05
# Wilks             3   0.01230  13.08854     15 50.09147 1.8404e-12
# Hotelling-Lawley  3  35.43875  39.37639     15 50.00000 2.2200e-16
# Roy               3  34.16111 136.64446      5 20.00000 9.4435e-15

Если кому-то хочется улучшить мой второй фрагмент кода, не стесняйтесь.