thử nghiệm anova loại III cho GLMM

Tôi đang lắp một glmermô hình trong lme4gói R. Tôi đang tìm một bảng anova có giá trị p được hiển thị trong đó, nhưng tôi không thể tìm thấy bất kỳ gói nào phù hợp với nó. Có thể làm điều đó trong R?

Mô hình tôi phù hợp có dạng:

model1<-glmer(dmn~period*teethTreated+(1|fullName), 
   family="poisson", 
   data=subset(dataset, 
          group=='Four times a year'),
   control=glmerControl(optimizer="bobyqa"))

r anova lme4-nlme mixed-model

— Giorgio Speesato
nguồn

Nếu bạn sẵn sàng giải quyết các xét nghiệm Wald, việc này sẽ hiệu quả:

library(lme4)
library(car)
gm1 <- glmer(cbind(incidence, size - incidence) ~ period + (1 | herd),
                   data = cbpp, family = binomial)
Anova(gm1,type="III")

Tuy nhiên, lưu ý (từ ?Anova) rằng:

Các chỉ định "loại II" và "loại III" được mượn từ SAS, nhưng các định nghĩa được sử dụng ở đây không tương ứng chính xác với các định nghĩa được sử dụng bởi SAS. Các bài kiểm tra loại II được tính theo nguyên tắc cận biên, kiểm tra từng thuật ngữ sau tất cả các thuật ngữ khác, ngoại trừ bỏ qua các họ hàng bậc cao của thuật ngữ; cái gọi là kiểm tra loại III vi phạm lề, kiểm tra từng thuật ngữ trong mô hình sau tất cả các thuật ngữ khác. Định nghĩa về các thử nghiệm Loại II này tương ứng với các thử nghiệm do SAS tạo ra cho các mô hình phân tích phương sai, trong đó tất cả các yếu tố dự đoán là các yếu tố, nhưng không nói chung hơn (nghĩa là khi có các yếu tố dự đoán định lượng). Hãy rất cẩn thận trong việc xây dựng mô hình cho các thử nghiệm loại III, hoặc các giả thuyết được thử nghiệm sẽ không có ý nghĩa.

Tôi sẽ kiểm tra kết quả của bạn rất cẩn thận để đảm bảo chúng có ý nghĩa!

Ngoài ra, bạn có thể sử dụng afex::mixedđể có được các bảng tương tự thông qua kiểm tra tỷ lệ khả năng hoặc bootstrap tham số; cái sau là chính xác nhất, nhưng cũng chậm nhất cho đến nay.

Xem ?pvaluestrong lme4gói để thảo luận chung hơn về tính toán giá trị p trong bối cảnh GLMM.

— Ben Bolker
nguồn