lmer中的随机效应的p值

Question

我正在使用lmer函数的混合模型。我想获得所有固定和随机效应的p值。我能够使用不同的方法获得固定效果的p值，但我没有发现任何随机效果。无论我在互联网上找到什么方法，都要为它创建一个空模型，然后通过比较得到p值。我可以有一种方法，我不需要制作另一种模型？ 我的模型看起来像： mod1 = lmer（Out〜Var1 +（1 + Var2 | Var3），data = dataset）

Answer 1

您必须通过模型比较来做到这些，据我所知。 lmerTest软件包有一个名为step的功能，它将根据许多不同的测试将模型简化为重要参数（固定和随机）。文档并不完全清楚所有事情的完成情况，所以我更喜欢使用模型比较来获得特定的测试。

对于你的模型，你可以通过指定测试随机斜率：

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) 

这将显示您的数似然测试和检验统计量（卡方分布）。但是您在这里测试两个参数：Var2的随机斜率以及随机斜率和随机截距之间的协方差。所以你需要一个p值调整：

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

更多关于这些测试here或here。