Концепт множественности проверяемых гипотез для нас не важен, в сущности стоит задача убрать из отчёта графики, данные на которых точно содержат какую-то пургу.

И вот мой вопрос - а что мне лучше взять, если я хочу вместо каждой группирующей по отдельности посчитать значимости в двухфакторной модели?

Я понимаю, что p-level плохо подходит для этой задачи, но у меня есть на её выполнение совсем немного рабочего времени, пара сотен графиков, вагон статистических критериев и помощь зала. Не то чтобы всё это было необходимо для отчёта, но если начал что-то считать и автоматизировать, бывает трудно остановиться. Единственное, что вызывает у меня опасение — это величина эффекта. Рано или поздно мы перейдем и на эту дрянь.

Значимости значимы, пока в модели нет значимых эффектов взаимодействий

Ну да. Вот у меня есть две независимых переменных - регион и игра. И ответы на вопрос "Как часто вы играете в компьютерные игры". Регион и игра связаны между собой, в Европе больше играют в одну игру, в Америке - в другую. Смотреть просто влияние каждой переменной по отдельности - бессмысленно.

есть ли метод который переберет все текущие data.table? мне их количество меняется в зависимости от выборки и требуется сохранять отдельно каждую в excel

Все текущие data.table в чём? в global environment?

da

Можно было бы создать все комбинации пар переменных, подставлять их в регрессию, затем делать summary в виде таблицы

Это выглядит как немного кривой дизайн в принципе (лучше их все создавать внутри списка). Но в принципе можно из sapply(ls(),function(x) class(get(x))) надёргать.

Ну вот у меня есть комбинация, в которой зависимая переменная - ordered factor, две независимые - номинативные. Мультиномиальная регрессия?

Например

Релиз RStudio 1.1

У кого-то ещё есть проблема с кодировкой в консоли?

В студии 1.1 имеется ввиду

Windows 10?

И что значит проблемы? Они разные могут быть по разным причинам, у вас что?

Там годнота, да? Интеграция с tffuns...

С debugSource + ggplot проблемы. На букве "я" стабильно ошибка. 1.1 ещё не пробовал