在 GLMM 的输出中，使用二元变量作为响应变量，连续变量作为解释变量 [family = binomial(link="logit")]，我为每个变量获得估计值、标准误差、z-值和 Pr(>|z|)。
1) z 值是否与效应大小相似？
2）如果没有，我怎样才能获得每个变量的效果大小？
GLMM 中的效应量
机器算法验证
规模效应
咕噜咕噜
2022-03-26 19:38:41
2个回答
1) z 值是否与效应大小相似？
不，这是一个 Wald 统计量来检验估计值为零的原假设。
2）如果没有，我怎样才能获得每个变量的效果大小？
由于这是一个广义线性混合模型，您无法计算诸如 cohen 的 d 之类的效应大小，但由于它是一个带有 logit 链接的逻辑模型，您可以将优势比报告为效应大小。原始系数在对数优势尺度上，因此为了计算优势比，这些只是取幂。
这是你的第二个问题。最近在包中添加了一个新函数emmeans来计算效果大小 (Cohen´sd)。要使用它，您需要调整 GLMM、Sigma 和 df。但是，您需要一个技巧来从混合模型中计算 Sigma。让我在这里复制您可以在以下位置找到的部分信息：https ://rdrr.io/cran/emmeans/man/eff_size.html
Oats.lme <- lme(yield ~ Variety + factor(nitro),
random = ~ 1 | Block / Variety,
data = Oats)
VarCorr(Oats.lme)
# Combine variance estimates
totSD <- sqrt(214.4724 + 109.6931 + 162.5590);
emmV <- emmeans(Oats.lme, ~ Variety);
print(eff_size(emmV, sigma = totSD, edf = 5));
print(eff_size(emmV, sigma = totSD, edf = 51)