当使用 tab_df() 导出 AIC table 时如何避免添加列 "ModelLik"

How to avoid the adding of the column "ModelLik" when tab_df() is used to export the AIC table

例如两个 LMM。

lme1 <- lme(mpg ~ cyl + disp,
           random = ~1|disp, 
           method = "ML", 
           data = mtcars)

lme2 <- lme(mpg ~ cyl *  disp,
           random = ~1|disp, 
           method = "ML",
           data = mtcars)

AIC table 至 select 最佳模型。

library(AICcmodavg)

Cand.models <- list( )
Cand.models[[1]] <- lme1
Cand.models[[2]] <- lme2

aictab(Cand.models, sort = TRUE)

Model selection based on AICc:

     K   AICc Delta_AICc AICcWt Cum.Wt     LL
Mod2 6 164.40       0.00   0.94   0.94 -74.52
Mod1 5 169.87       5.46   0.06   1.00 -78.78

要导出 AIC table 我喜欢使用 tab_df() 函数。

library(sjPlot)

tab_df(aictab(Cand.models, sort = TRUE))

不必要的 tab_df() 函数将列“ModelLik”添加到 table,如何避免这种情况?

原因是aictab返回的对象多了一些列,然后用它的print方法打印出来。在下文中,我将返回的 table 分配给变量 tb 并使用 str() 检查它。如果你使用 RStudio,你也可以在环境资源管理器中看到它。

函数tab_df只是格式化数据框,所以我们可以select,根据需要删除甚至重命名列。下面显示了一个例子。作为一个小东西,我为模型自定义了名称:

library("nlme")
library("AICcmodavg")
library("sjPlot")

lme1 <- lme(mpg ~ cyl + disp, random = ~1|disp, method = "ML", data = mtcars)
lme2 <- lme(mpg ~ cyl *  disp, random = ~1|disp, method = "ML", data = mtcars)

# alternative way to produce the list, can optionally provide speaking names 
Cand.models <- list( 
  'model 1' = lme1,
  'model 2' = lme2
)

# assign the table to a variable
tb <- aictab(Cand.models, sort = TRUE)
## look what is in

str(tb)
which_columns <- c("Modnames", "K", "AICc", "Delta_AICc", "AICcWt", "Cum.Wt", "LL")
tab_df(aictab(Cand.models, sort = TRUE)[which_columns])