sjt.lmer 显示不正确的 p 值
sjt.lmer displaying incorrect p-values
我刚刚注意到 sjt.lmer 表显示的 p 值不正确，例如，p 值未反映模型摘要。这似乎是一个新问题，因为上个月效果很好？
使用包 vignette 中提供的数据和代码
library(sjPlot)
library(sjmisc)
library(sjlabelled)
library(lme4)
library(sjstats)
加载示例数据
data(efc)
准备分组变量
efc$grp = as.factor(efc$e15relat)
levels(x = efc$grp) <- get_labels(efc$e15relat)
efc$care.level <- rec(efc$n4pstu, rec = "0=0;1=1;2=2;3:4=4",
val.labels = c("none", "I", "II", "III"))
拟合模型的数据框
mydf <- data.frame(
neg_c_7 = efc$neg_c_7,
sex = to_factor(efc$c161sex),
c12hour = efc$c12hour,
barthel = efc$barthtot,
education = to_factor(efc$c172code),
grp = efc$grp,
carelevel = to_factor(efc$care.level)
)
拟合样本模型
fit1 <- lmer(neg_c_7 ~ sex + c12hour + barthel + (1 | grp), data = mydf)
summary(fit1)
p_value(fit1, p.kr =TRUE)
模型总结
p_value总结
sjt.lmer 输出不显示这些 p 值??
请注意，第一个摘要来自装有 lmerTest 的模型，该模型基于 Satterthwaite 近似计算带有 df 的 p 值（请参阅输出中的第一行）。
p_value()，但是，对于 p.kr = TRUE，使用包 pbkrtest 中的 Kenward-Roger 近似值，这有点保守。
您从 sjt.lmer() 得到的输出似乎有些混乱，我无法用您的示例重现它。我的输出看起来不错：
我刚刚注意到 sjt.lmer 表显示的 p 值不正确，例如，p 值未反映模型摘要。这似乎是一个新问题，因为上个月效果很好？
使用包 vignette 中提供的数据和代码
library(sjPlot)
library(sjmisc)
library(sjlabelled)
library(lme4)
library(sjstats)
加载示例数据
data(efc)
准备分组变量
efc$grp = as.factor(efc$e15relat)
levels(x = efc$grp) <- get_labels(efc$e15relat)
efc$care.level <- rec(efc$n4pstu, rec = "0=0;1=1;2=2;3:4=4",
val.labels = c("none", "I", "II", "III"))
拟合模型的数据框
mydf <- data.frame(
neg_c_7 = efc$neg_c_7,
sex = to_factor(efc$c161sex),
c12hour = efc$c12hour,
barthel = efc$barthtot,
education = to_factor(efc$c172code),
grp = efc$grp,
carelevel = to_factor(efc$care.level)
)
拟合样本模型
fit1 <- lmer(neg_c_7 ~ sex + c12hour + barthel + (1 | grp), data = mydf)
summary(fit1)
p_value(fit1, p.kr =TRUE)
模型总结
p_value总结
sjt.lmer 输出不显示这些 p 值??
请注意，第一个摘要来自装有 lmerTest 的模型，该模型基于 Satterthwaite 近似计算带有 df 的 p 值（请参阅输出中的第一行）。
p_value()，但是，对于 p.kr = TRUE，使用包 pbkrtest 中的 Kenward-Roger 近似值，这有点保守。
您从 sjt.lmer() 得到的输出似乎有些混乱，我无法用您的示例重现它。我的输出看起来不错：