混合モデルに対して次の構文を使用してからステップしましたが、動作しませんでした。lmerを使用した混合モデルで後方削除を行うことができます
これは通常このように動作しますか、実際にはlmerで後方削除を使用できませんか？ありがとう！
fullmodel<-lmer(Eeff~NDF+ADF+CP+NEL+DMI+FCM + (1|Study),data=na.omit(phuong))
step(fullmodel, direction = "backward", trace=FALSE)
ステップ機能ではできません。あなたのモデルはちょうど加法的なので、手で行うのにはそれほど時間がかかりません。
パッケージの機能は、stepAICです。
stepAIC（およびstep）は、デフォルトでAICを使用します。これは、leave-one-outの相互検証と漸近的に同等です。
専門家の知識はモデル選択の出発点ですが、複雑な統計的意思決定の責任を理解していない応募者に渡すための言い訳として使用されていることがよくあります統計。
編集：申し訳ありませんが、私の悪い、あなたの質問を誤解、私はあなたが 'lmer'の代わりに 'lme'と思った。 stepAICがlmerをサポートしているかどうかわかりません。
私が上記のコメントで言ったように、 'stepAIC'は' lmer'。しかし、 'drop1'は開発版でうまく動作します。私は確かに何かを渡すつもりはないが、私は 'stepAIC'の仕事に多くの努力を費やす責任を感じていない。 –
あなたはlmerTestパッケージでこれを行うことができます。
library(lmerTest)
step(fullmodel)
私のかなり複雑なデータでこの機能をテストした後、実現可能なモデルの選択肢を作るように見えるん。
はここdrop1`が作業を行い `lme4 http://www.rensenieuwenhuis.nl/r-sessions-32/
のための前進消去機能だと、私は信じています。また、（別のところでコメントされているように）段階的なアプローチのより激しい批判のいくつかについて、グーグル "ハレルの段階的な試み"を試してみてください... –