lmerのランダムな効果のp値

Question

lmer関数を使用して混合モデルを作成しています。私はすべての固定効果とランダム効果のp値を取得したい。私はさまざまな方法を使って固定効果のp値を得ることができますが、ランダム効果のための何も見つかりませんでした。私がインターネット上で見つけた方法は、同じものに対してヌルモデルを作ってから比較することでp値を得ることです。別のモデルを作る必要がない方法がありますか？ 私のモデルは次のようになります： mod1 = lmer（Out〜Var1 +（1 + Var2 | Var3）、data = dataset）

Answer 1

私が知る限り、これらはモデルの比較を通じて行う必要があります。 lmerTestパッケージには、stepという機能があります。これにより、さまざまなテストに基づいてモデルを重要なパラメータ（固定およびランダム）に縮小します。特定のテストで取得するために、モデル比較を使用することを好む。お使いのモデルのために

、あなたが指定することにより、ランダムなスロープをテストすることができます：

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) 

これはあなたの対数尤度検定と検定統計量が表示されます（カイ二乗は、分散します）。しかしここでは、Var2のランダムな勾配とランダムな勾配とランダムな傍受の共分散の2つのパラメータをテストしています。これらのテストhereまたはhere上

1-(.5*pchisq(anova(mod0,mod1, refit=FALSE)$Chisq[[2]],df=2)+ 
    .5*pchisq(anova(mod0,mod1, refit=FALSE)$Chisq[[2]],df=1)) 

より：だから、p値の調整が必要です。