r - LanguageR/lme4：对具有随机相关参数的模型的 p 值有任何帮助吗？

Question

我将包languageR用于混合效果模型，其语法位于本文末尾。我可以pvals.fnc用来获取模型 1 和 3（和）的p值。将此与模型二一起使用会给出以下错误消息：hd_lmer1hd_lmer2

p2 = pvals.fnc(hd_lmer2) pvals.fnc(hd_lmer2) 中的错误：对于具有随机相关参数的模型，MCMC 采样尚未在 lme4_0.999375 中实现

如果有人能帮助我了解如何获得此类模型的 p 值，我将不胜感激。

楷模：

hd_lmer1 <- lmer(
  rot ~ time + group + sex + gen + (1 | subject) + (1 | rot.pre),
  data = data_long,
  REML = TRUE
)

hd_lmer2 <- lmer(
  rot ~ time + group + sex + gen + (time | subject) + (1 | rot.pre),
  data = data_long,
  REML = TRUE
)

hd_lmer3 <- lmer(
  rot ~ time * group + sex + gen + (1 | subject) + (1 | rot.pre),
  data = data_long,
  REML = TRUE
)

Answer 1

这是一篇旧文章，但这里有一个可能的解决方案可能会有所帮助，使用模型比较方法来测试 hd_lmer2 是否比 hdlmer1 产生更好的拟合（即，添加随机效应是否有意义）。

hdlmer1ml<-update(hdlmer1,REML=FALSE)
hdlmer2ml<-update(hdlmer2,REML=FALSE)

anova(hdlmer2ml,hdlmer1ml)