2016-07-11 6 views
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lmerTest wurde als Wrapper entwickelt, um eine Schätzung von p-values aus lmer gemischten Modellanalysen zu ermöglichen, wobei die Schätzung von Nenner-Freiheitsgraden nach Satterthwaite (ddf) verwendet wurde. Aber scheint jetzt gebrochen zu sein. Es gibt momentan eine Nachricht zurück, dass ein interner Berechnungsfehler aufgetreten ist, und gibt nur das Imer-Ergebnis zurück (ohne p-values). Ich konnte p-values aus der Funktion summary() berechnen, indem ich Dan Mirmans exzellenten Code für die Berechnung der Kenward-Rogers-Schätzung von ddf nutze. Aber ich kann nicht gleichwertigen Code finden, um die p-values in einem anova Aufruf auf dem Imer-Modell zu berechnen. Ich vermute, dass man nur anova() ein DDF füttern muss, aber ich kann nicht herausfinden, wie man das macht.lmer Get p-Werte von anova

Vielen Dank im Voraus an alle, die Lösungen für dieses Problem vorschlagen können.

Larry Hunsicker

Antwort

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lmerTest gibt den Ausgang des ANOVA lme4 Paket immer dann, wenn einige der Rechenfehler auftritt Satterthwaites Approximation in bekommen (wie beispielsweise in der asymptotischen Varianz-Kovarianzmatrix der Berechnung). Der lmerTest ist nicht gebrochen, es gibt nur Beispiele, wenn die Annäherung von Satterthwaite nicht berechnet werden kann. Meiner Erfahrung nach tritt dies nicht oft auf.

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Ich entschuldige mich, Alexandra. Ich verstehe jetzt, dass das Problem mit der Berechnung der Annäherung von Satterthwaite und nicht mit lmerTest ist. –

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Ich habe jetzt auch die Antwort auf meine Frage oben gefunden. Die Anova-Funktion in Ihrem lmerTest-Paket bietet die Option, die Kenwood-Roger-Approximation für ddf (ddf = 'Ken') anzufordern, und dieser Aufruf Ihres anova gibt genau das, wonach ich gesucht habe. Ich habe keine Möglichkeit gefunden, die K-R-ddf-Näherung in Ihrer lmer-Funktion anzufordern. Gibt es eine Möglichkeit, K-R auch in deinem Lmer zu verwenden? Wenn nicht, könnte dies eine gute Ergänzung für Ihr Paket sein. Danke für lmerTest. –

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Um die Kenward-Roger-Approximation für anova zu verwenden, können Sie anova (Modell, ddf = "kenw") schreiben und in der Zusammenfassungsfunktion können Sie ähnlich schreiben: summary (model, ddf = "kenw"). Das lmerTest-Paket verwendet die Implementierung der Kenward-Roger-Approximation des Pakets pbkrtest – Alexandra

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