我从混合模型库（lme4）中获取 p 值时遇到问题
DWR<-lmer(DWRm2~Growth.stage+Se.application+Growth.stage:Se.application+(1|Block),data=Sub1)
summary(DWR)
在我使用这个模型之前，我得到了 p 值并总结了我的模型，但现在我无法得到它，我只有 t 值
使用 lme4 包获得具有混合效果的 P 值
机器算法验证
混合模式
2022-03-26 19:39:43
2个回答
我从help("pvalues",package="lme4")这里粘贴信息。
需要 p 值的用户有多种选择。在下面的列表中，标记的方法MC提供了明确的模型比较；CI表示置信区间；并P表示模型中所有效应的参数级或顺序测试。星号 (*) 建议提供有限大小的校正（当组数 <50 时很重要）；标记为 (+) 的那些支持 GLMM 和 LMM。
anova通过(MC,+)进行似然比检验通过
profile.merMod和confint.merMod(CI,+)分析置信区间bootMer通过（或PBmodcomp在pbkrtest包中）（MC/CI，*，+）进行参数引导置信区间和模型比较对于随机效应，通过
RLRsim包进行模拟测试 (MC,*)对于固定效应，通过使用包 (MC)
KRmodcomp的Kenward-Roger 近似进行 F 检验pbkrtestcar::Anova并为 :lmerTest::anova提供包装器pbkrtest：lmerTest::anova还通过 Satterthwaite 近似 (P,*) 提供 t 检验afex::mixed是另一个包装器pbkrtest并anova提供所有效果（P、*、+）的“类型 3”测试arm::sim, 或bootMer, 可用于计算预测的置信区间。当所有其他方法都失败时，不要忘记保持p 值的正确性。
默认情况下故意不列出 lme4 中的 p 值，请参阅：
- Bates（lme4 的作者）关于线性混合模型中的 p 值
- 或在这里
- 另请参阅： 如何获得混合模型 (lme4) 中分类因子的“整体” p 值和效应大小？
有一些“近似值”，但最好忘记 lmm 中的 p 值（或者通常忘记它们，因为它们主要“测量”样本量）。