计算 lm4/lmerTest 中空随机效应模型的 p 值
Computing p-values for a null random effect model in lm4/lmerTest
Edit1:正如下面@RolandASc 所报告的那样,lmerTest
中似乎存在错误。我已经给包的维护者写了一封电子邮件,报告了这个问题。
Edit2:维护者回应:"we are working on an update, where such issues hopefully will be dealt with in better ways…"
我正在尝试使用 lme4
/ lmerTest
为零随机效应模型获取 p.values,但无法弄清楚为什么不为 [=17 计算它们=] 模型.
使用 sleepstudy
数据,我将模型定义如下:
library(lmerTest)
lmer0 <- lmer(Reaction ~ 1 + (1|Subject), data = sleepstudy)
我希望对 summary(lmer0)
的调用会为固定效果中的截距打印 p.value - 但是 lmerTest
这样做失败并且实际上从 lme4
:
> summary(lmer0)
summary from lme4 is returned
some computational error has occurred in lmerTest
Linear mixed model fit by REML ['lmerMod']
Formula: Reaction ~ 1 + (1 | Subject)
Data: sleepstudy
REML criterion at convergence: 1904.3
Scaled residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.4983 -0.5501 -0.1476 0.5123 3.3446
Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev.
Subject (Intercept) 1278 35.75
Residual 1959 44.26
Number of obs: 180, groups: Subject, 18
Fixed effects:
Estimate Std. Error t value
(Intercept) 298.51 9.05 32.98
如果我在哪里使用 nlme
相同的模型,一切看起来都正确:
library(nlme)
lme0 <- lme(Reaction ~ 1, random = ~1|Subject, data = sleepstudy)
summary(nlme0)
Linear mixed-effects model fit by REML
Data: df
AIC BIC logLik
1910.327 1919.889 -952.1633
Random effects:
Formula: ~1 | Subject
(Intercept) Residual
StdDev: 35.75385 44.25907
Fixed effects: Reaction ~ 1
Value Std.Error DF t-value p-value
(Intercept) 298.5079 9.049936 162 32.98453 0
Standardized Within-Group Residuals:
Min Q1 Med Q3 Max
-2.4983313 -0.5501348 -0.1475698 0.5122894 3.3445880
Number of Observations: 180
Number of Groups: 18
P.S。如果这个问题更适合 CrossValidated,请告诉我,我会把它移到那里。谢谢。
这是 lmerTest:::calcSummary
中的错误。
它期望 result
成为 matrix
,但是在您的情况下它被缩减为 vector
。
看起来是一个相当简单的修复。
作为 lmerTest 开发人员之一,我可以确认这确实是一个错误。
它在 GitHub (https://github.com/runehaubo/lmerTest) 的开发版本中也已修复,您可以使用
安装
library("devtools")
install_github("runehaubo/lmerTest")
也请在 GitHub 上提出潜在的未来错误。
Br
符文
Edit1:正如下面@RolandASc 所报告的那样,lmerTest
中似乎存在错误。我已经给包的维护者写了一封电子邮件,报告了这个问题。
Edit2:维护者回应:"we are working on an update, where such issues hopefully will be dealt with in better ways…"
我正在尝试使用 lme4
/ lmerTest
为零随机效应模型获取 p.values,但无法弄清楚为什么不为 [=17 计算它们=] 模型.
使用 sleepstudy
数据,我将模型定义如下:
library(lmerTest)
lmer0 <- lmer(Reaction ~ 1 + (1|Subject), data = sleepstudy)
我希望对 summary(lmer0)
的调用会为固定效果中的截距打印 p.value - 但是 lmerTest
这样做失败并且实际上从 lme4
:
> summary(lmer0)
summary from lme4 is returned
some computational error has occurred in lmerTest
Linear mixed model fit by REML ['lmerMod']
Formula: Reaction ~ 1 + (1 | Subject)
Data: sleepstudy
REML criterion at convergence: 1904.3
Scaled residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.4983 -0.5501 -0.1476 0.5123 3.3446
Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev.
Subject (Intercept) 1278 35.75
Residual 1959 44.26
Number of obs: 180, groups: Subject, 18
Fixed effects:
Estimate Std. Error t value
(Intercept) 298.51 9.05 32.98
如果我在哪里使用 nlme
相同的模型,一切看起来都正确:
library(nlme)
lme0 <- lme(Reaction ~ 1, random = ~1|Subject, data = sleepstudy)
summary(nlme0)
Linear mixed-effects model fit by REML
Data: df
AIC BIC logLik
1910.327 1919.889 -952.1633
Random effects:
Formula: ~1 | Subject
(Intercept) Residual
StdDev: 35.75385 44.25907
Fixed effects: Reaction ~ 1
Value Std.Error DF t-value p-value
(Intercept) 298.5079 9.049936 162 32.98453 0
Standardized Within-Group Residuals:
Min Q1 Med Q3 Max
-2.4983313 -0.5501348 -0.1475698 0.5122894 3.3445880
Number of Observations: 180
Number of Groups: 18
P.S。如果这个问题更适合 CrossValidated,请告诉我,我会把它移到那里。谢谢。
这是 lmerTest:::calcSummary
中的错误。
它期望 result
成为 matrix
,但是在您的情况下它被缩减为 vector
。
看起来是一个相当简单的修复。
作为 lmerTest 开发人员之一,我可以确认这确实是一个错误。
它在 GitHub (https://github.com/runehaubo/lmerTest) 的开发版本中也已修复,您可以使用
安装library("devtools")
install_github("runehaubo/lmerTest")
也请在 GitHub 上提出潜在的未来错误。
Br 符文