r - Rでロジスティック回帰を使用して因子とレベルを表示する

Question

model.vars次のように、ロジスティック回帰を実行する離散化されたデータを含むデータフレームがあります。

for(i in varnames)
{
  modelformula = paste("dep_var~ ", as.factor(i))
  modelfits[[i]] = glm(as.formula(modelformula), 
                       data=model.vars ,na.action="na.exclude", 
                       family=binomial(link = "logit"))
}

これは、次を使用してデータフレームに変換されます

fits = ldply(modelfits, function(x) {
  as.data.frame((coef(summary(x))), 
                row.names=varnames)})

ただし、格納された結果の出力にmodelfitsは、離散化された各変数に関連するレベル ラベルを指定する列が含まれていません。むしろ、私は次のようなものを取得します

     .id              Estimate   Std. Error  zscore     Pr(>|z|)     abs.zscore
1 Twenty_80.age     -0.6911487  0.2813814   -2.456270   1.403875e-02    2.4562
2 Ten_80_10.age     -1.0021909  0.2682952   -3.735403   1.874144e-04    3.735403
3 Twenty_80.score   -0.7023356  0.3315694   -2.118216   3.415679e-02    2.118216

残念ながら、出力は (リストではなく) データフレームとして必要です。たとえば、レベル ラベルを示す追加の列を追加するにはどうすればよいでしょうか? たとえば、生のmodelfits変数を出力すると、次のようなステートメントが含まれます。

Coefficients:
(Intercept)  Twenty_80.score[ 11, 19)  Twenty_80.score[ 19, 31)  Twenty_80.score[ 31,312]

これらも上記のデータフレームにリストしたいと思いfitsます。