從線性混合模型中獲取效果大小（lme4）

Question

假設我想爲lmer對象中的每個術語獲得某種效果大小，那麼執行此操作的最佳方法是什麼？例如，我有這個模型有兩個主要的影響（gen和nutrient）及其相互作用：

library(lme4) 
data(Arabidopsis) 
fit1 <- lmer(total.fruits~gen*nutrient+(1|reg), data=Arabidopsis) 
summary(fit1) 

# # # truncated output 

Random effects: 
Groups Name  Variance Std.Dev. 
reg  (Intercept) 144.4 12.02 
Residual    1304.4 36.12 
Number of obs: 625, groups: reg, 3 

Fixed effects: 
       Estimate Std. Error  df t value Pr(>|t|)  
(Intercept) 4.35938 10.72391 7.20000 0.407 0.696  
gen   0.13441 0.39560 67.90000 0.340 0.735  
nutrient  6.62369 0.99266 619.40000 6.673 5.58e-11 *** 
gen:nutrient -0.09971 0.04308 619.50000 -2.314 0.021 * 
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

如果我想每個固定效應的主要作用和取得的效果大小（R2或僞-R2）互動術語，這樣做的最佳方法是什麼？獲取完整模型的R2（a la MuMIn::r.squaredGLMM(fit1)），並在建立最終模型時使用模型比較方法？或者，還有更好的方法？

Answer 1

你是否試過這個包中的sem.model.fits函數https://cran.r-project.org/web/packages/piecewiseSEM/piecewiseSEM.pdf？你應該能夠獲得假R2以適應不同的和固定的效果。如果您希望效果大小對應於特定參數而不是整個模型，則可以使用較少的參數分解模型，並使用模型比較。