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我试图完成纵向数据分析的作业。问题是在模型中比较年龄的横截面和纵向效应的差异（基线横截面：baseage，纵向年龄：agechange）。

我编码的模型如下：fit<-lme(logfev1~baseage+agechange+height,random = ~1|id,correlation=corAR1(form=~visit|id),logfev1)

在Stata中我们只需要这样编码：test baseage=agechange，然后答案会显示：test baseage = change_age

[logfev1]baseage - [logfev1]change_age = 0

       chi2(  1) =    0.41
     Prob > chi2 =    0.5244

但在 RI 中真的不知道如何进行测试（wald 测试）。

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如果您使用 theglmer而不是lme您可以使用的方法summary(fit)，它实际上会给您 Wald 测试作为其输出的一部分。

或者你可以Anova(fit)从你的 lme 上的汽车包中调用，它会返回 Wald's Chi Square 结果。

您可以?glmer在 rStudio 的控制台中键入以了解它，如果您安装汽车包并加载它，您可以运行 ?Anova（captalized）来了解那里的方法

于 2017-02-16T05:22:36.303 回答