Wald Chi-Squared在一个混合效应模型中的两个变量之间的测试r

我试图完成纵向数据分析中的作业。现在的问题是比较模型中年龄的横截面和纵向效应（基线横截面：基底，纵向年龄：年龄变化）的差异。Wald Chi-Squared在一个混合效应模型中的两个变量之间的测试r

模型予代码等：适合< -lme（logfev1〜baseage + agechange +高度，随机=〜1 | ID，相关性= corAR1（形式=〜访问| ID），logfev1）

在Stata的，我们只需要如下代码：测试baseage = agechange，那么答案将显示：测试baseage = change_age

[logfev1]baseage - [logfev1]change_age = 0 

     chi2( 1) = 0.41 
    Prob > chi2 = 0.5244

但在RI真的不知道该怎么做了测试（Wald检验）。

如果您需要我可以发送给你的数据集，我不知道如何在这里附加数据集。 thx –

看起来你并不是想在这里编程，所以也许你的问题更好地属于[stats.se]，关于统计测试的问题是关于主题的。否则，你应该非常清楚你的“wald测试”是什么意思，并描述你需要计算出这个值。必要时提供Stata的相关文档。 – MrFlick

如果您使用glmer而不是lme方法，您可以使用summary(fit)，它实际上会为您提供Wald Test作为其输出的一部分。

或者您可以从您的lme上的汽车套件中拨打Anova(fit)，它将返回Wald的Chi Square结果。

您可以rStudio的控制台类型?glmer，了解它，如果你安装了汽车包并加载它，你可以运行？方差分析（captalized），以获得低下来的方法有

2017-02-16 05:22:36 sconfluentus

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