Ich passe ein glmerModell in das lme4R-Paket. Ich suche nach einer Anova-Tabelle mit dem darin gezeigten p-Wert, kann aber kein passendes Paket finden. Ist es möglich, es in R zu tun?
Das Modell, das ich anpasse, hat folgende Form:
model1<-glmer(dmn~period*teethTreated+(1|fullName),
family="poisson",
data=subset(dataset,
group=='Four times a year'),
control=glmerControl(optimizer="bobyqa"))Antworten:
Wenn Sie bereit sind, sich mit Wald-Tests zufrieden zu geben, sollte dies funktionieren:
library(lme4)
library(car)
gm1 <- glmer(cbind(incidence, size - incidence) ~ period + (1 | herd),
data = cbpp, family = binomial)
Anova(gm1,type="III")Beachten Sie jedoch (von ?Anova), dass:
Die Bezeichnungen "Typ II" und "Typ III" sind von SAS entlehnt, aber die hier verwendeten Definitionen entsprechen nicht genau den von SAS verwendeten. Typ-II-Tests werden nach dem Prinzip der Marginalität berechnet, wobei jeder Begriff nach allen anderen getestet wird, außer dass die Verwandten höherer Ordnung des Begriffs ignoriert werden. Sogenannte Typ-III-Tests verletzen die Marginalität und testen jeden Begriff im Modell nach allen anderen. Diese Definition von Typ-II-Tests entspricht den von SAS für Varianzanalyse-Modelle erstellten Tests, bei denen alle Prädiktoren Faktoren sind, jedoch nicht allgemeiner (dh wenn quantitative Prädiktoren vorhanden sind). Seien Sie sehr vorsichtig bei der Formulierung des Modells für Typ-III-Tests, da sonst die getesteten Hypothesen keinen Sinn ergeben.
Ich würde Ihre Ergebnisse sehr sorgfältig prüfen, um sicherzustellen, dass sie sinnvoll sind!
Alternativ können Sie afex::mixedanaloge Tabellen über einen Likelihood-Ratio-Test oder einen parametrischen Bootstrap abrufen. Letzteres ist das genaueste, aber auch das mit Abstand langsamste.
Siehe ?pvaluesin dem lme4Paket für allgemeinere Diskussion von p-Wert - Berechnung im Rahmen der GLMMs.