lme4 - lmer 中随机效应的 p 值

Question

我正在使用 lmer 函数研究混合模型。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应的 p 值，但我没有找到任何随机效应。我在互联网上找到的任何方法都是为相同的模型制作一个空模型，然后通过比较获得 p 值。我可以有一种不需要制作另一个模型的方法吗？我的模型看起来像：

mod1 = lmer(Out ~ Var1 + (1 + Var2 | Var3), data = dataset) 

Answer 1

据我所知，您必须通过模型比较来完成这些。该lmerTest包有一个名为 的函数step，它将根据许多不同的测试将您的模型简化为仅重要的参数（固定和随机）。文档并不完全清楚一切是如何完成的，所以我更喜欢使用模型比较来进行特定测试。

对于您的模型，您可以通过指定来测试随机斜率：

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)

这将向您显示对数似然检验和检验统计量（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。