首先，我对 R 相当陌生。所以请不要在评论中如此苛刻。提前感谢任何帮助/链接/操作方法/示例；那些将不胜感激。
我有一个这样的模型：
b <- lmer(metric1~a+b+c+d+e+f+g+h+i+j+k+l+(1|X) + (1|Y), data = dataset)
并通过使用
drop1 (b, test="Chisq")
我必须在每个步骤中检查 AIC 和 p 值。我在每一步中消除了具有最低 AIC 的变量。
但是，我有 100 多个指标。用 100 个指标和 12 个变量来做这件事是一团糟。
虽然我不是统计专家，但我已经知道 AIC 和 q 值不是模型决策的最佳方式（我已经阅读了一些文档，讨论了 AIC/p 值）。但是，我不会使用这个模型来制定任何东西。他们只会帮助我判断哪些指标对变量有反应。
所以，我想知道这个 drop1 是否可以自动完成？