lmer中的隨機效應的p值

Question

我正在使用lmer函數的混合模型。我想獲得所有固定和隨機效應的p值。我能夠使用不同的方法獲得固定效果的p值，但我沒有發現任何隨機效果。無論我在互聯網上找到什麼方法，都要爲它創建一個空模型，然後通過比較得到p值。我可以有一種方法，我不需要製作另一種模型？ 我的模型看起來像： mod1 = lmer（Out〜Var1 +（1 + Var2 | Var3），data = dataset）

Answer 1

您必須通過模型比較來做到這些，據我所知。 lmerTest軟件包有一個名爲step的功能，它將根據許多不同的測試將模型簡化爲重要參數（固定和隨機）。文檔並不完全清楚所有事情的完成情況，所以我更喜歡使用模型比較來獲得特定的測試。

對於你的模型，你可以通過指定測試隨機斜率：

mod0 <- lmer(Out ~ Var1 + (1 + Var2 | Var3), data = dataset, REML=TRUE) 
mod1 <- lmer(Out ~ Var1 + (1 | Var3), data = dataset, REML=TRUE) 
anova(mod0, mod1, refit=FALSE) 

這將顯示您的數似然測試和檢驗統計量（卡方分佈）。但是您在這裏測試兩個參數：Var2的隨機斜率以及隨機斜率和隨機截距之間的協方差。所以你需要一個p值調整：

1-(.5*pchisq(anova(mod0,mod1, refit=FALSE)$Chisq[[2]],df=2)+ 
    .5*pchisq(anova(mod0,mod1, refit=FALSE)$Chisq[[2]],df=1)) 

更多關於這些測試here或here。