求助：如何利用R做因子变量各水平参数的显著性差别？

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如做线性 回归模型
model_lm<-lm(denpendent_var ~ var1 + var2 ,
data=data1)
输出结果为
                 Estimate Std. Error  t value   Pr(>|t|)   
(Intercept)   190        0.07224 106.352  < 2e-16 ***
var1.x1       0.25         0.09950   2.524  0.01164 *  
va1r.x2       0.09         0.07664   1.209  0.01676 *   
var1.x4      -0.00533    0.07125  -0.075  0.05037   
var1.x5      -0.12129    0.08140  -1.490  0.13626   
var1.x6      -0.06755    0.09890  -0.683  0.07461   
var2           0.28250    0.12885   2.192  0.02840 *
其中，var1有6个水平，水平3为基准水平，现在如何检验因子var1的水平1、2与4、5、6是否有显著差异（相对于基准水平3）？
用waldtest(model_lm,"var1")给出的是因子的显著性，如何给出因子各水平的Wald检验？请高手指点！

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关键词：Intercept wald检验 model inter mode 模型 如何

你看看eRm包里的Waldtest()行不
里面可以有object