r - 将 car:::linearHypothesis() 与 lme4 模型一起使用

Question

我想测试使用混合效应模型拟合的系数（不是截距）lme4:::lmer()是否不同于零以外的值。 car:::linearHypothesis()应该能够做到这一点，使用 Kenward-Rogers 近似计算 p 值和误差自由度，如pbkrtest（汽车文档；pbkrtest文档）中所实现。

但是，我遇到了我认为的错误。我似乎只能获得针对 0 的感兴趣系数的测试。这是一个可重现的示例：

library(car)
library(lme4)
library(pbkrtest)

set.seed(32432)

d <- data.frame(id=rep(1:100, 4), x=rnorm(400), y=rnorm(400))
m <- lmer(y ~ x + (1|id), data=d)

linearHypothesis(m, "x=4", test="F")
# F=.1256, p=.7232
linearHypothesis(m, "x=0", test="F")
# F=.1256, p=.7232

显然，这些 F 值和 p 值不应该相同！

作为参考，如果我使用 $\Chi^2$ 测试，我不会得到相同的错误，这表明错误是pbkrtest：

linearHypothesis(m, "x=4")
# X2=5614.1, p=2.2e-16
linearHypothesis(m, "x=0")
# X2=.1268, p=.7218

有人有解决方法吗？

Answer 1

car我联系了包的作者 John Fox 。car:::linearHypothesis()他证实，在对待模型的拟合方式中确实存在一个错误lme4:::lmer()。这应该在下一个版本中修复car。