У меня сложилось впечатление, что функция lmer()
в lme4
пакете не производит p-значения (см. lmer
P-значения и все такое ).
Я использую MCMC сгенерированных значений р вместо как на этот вопрос: Значительный эффект в lme4
смешанной модели и на этот вопрос: Не удается найти р-значения в выводе из lmer()
в lm4
пакете вR
.
Недавно я попробовал пакет с именем memisc и его, getSummary.mer()
чтобы получить фиксированные эффекты моей модели в CSV-файл. Как по волшебству, появляется столбец с именем p
, который очень близко соответствует моим p-значениям MCMC (и не страдает от времени обработки, которое приходит с использованием pvals.fnc()
).
Я предварительно взглянул на код getSummary.mer
и заметил строку, которая генерирует значение p:
p <- (1 - pnorm(abs(smry@coefs[, 3]))) * 2
Означает ли это, что значения p могут быть сгенерированы непосредственно из lmer
выходных данных, а не запущены pvals.fnc
? Я понимаю, что это, без сомнения, вызовет дебаты о «фетишизме р-значения», но мне интересно знать. Я не слышал memisc
упомянутое ранее, когда дело доходит до lmer
.
Чтобы быть более кратким: В чем заключается преимущество (если таковое имеется) использования р-значений MCMC по сравнению с теми, которые генерируются getSummary.mer()
?
getSummary.mer
функции. Указанные следует использовать только для быстрой проверки. Если я помню, я фактически включил чтобы заставить его работать в рамках, предоставленных . Но это действительно должно быть обеспечено соответствующим предупреждением для пользователя, и я свяжусь с сопровождающим пакета, чтобы узнать, как это добавить. Мой совет - следовать предложению Дуга Бейтса: MCMC - безопасная ставка (при условии, что у других нет лучших вариантов). рmemisc
mcmcsamp()
недоступен из-за ряда проблем (Status of mcmcsamp
подробнее см. Раздел в glmm.wikidot.com/faq). Я чувствую, что в настоящее время, вероятно (параметрическая?) Начальная загрузка является жизнеспособной и не слишком сложной для реализации альтернативой;bootMer()
Functiom может быть полезным.memisc
представляют собой значения p, полученные при обработке наблюдаемой статистики теста в качестве статистики Вальда ( в данном случае обработка t как Вальда z ). Такой тест основывается на предположении о «большой выборке» и поэтому становится все более и более заслуживающим доверия по мере увеличения размеров выборки. Насколько я знаю, основанная на MCMC ценность не основывается на таком предположении. Так что, в любом случае, читая немного о тестах Уолда и их альтернативах, можно пролить свет на ваш вопрос.Ответы:
Я оригинальный авторp p
getSummary.mer
функции. Указанные следует использовать только для быстрой проверки. Если я помню, я фактически включил чтобы заставить его работать в рамках, предоставленных . Но это действительно должно быть обеспечено соответствующим предупреждением для пользователя, и я свяжусь с сопровождающим пакета, чтобы узнать, как это добавить. Мой совет - следовать предложению Дуга Бейтса: MCMC - безопасная ставка (при условии, что у других нет лучших вариантов).рmemisc
источник