J'avais l'impression que la fonction lmer()
dans le lme4
package ne produisait pas de valeurs p (voir lmer
, valeurs p et tout ça ).
J'ai utilisé des valeurs p générées par MCMC à la place selon cette question: effet significatif dans le lme4
modèle mixte et cette question: impossible de trouver des valeurs p dans la sortie de lmer()
dans le lm4
package deR
.
Récemment, j'ai essayé un package appelé memisc et son getSummary.mer()
pour obtenir les effets fixes de mon modèle dans un fichier csv. Comme par magie, une colonne appelée p
apparaît qui correspond très étroitement à mes valeurs p MCMC (et ne souffre pas du temps de traitement qui vient avec l'utilisation pvals.fnc()
).
J'ai provisoirement jeté un œil au code getSummary.mer
et j'ai repéré la ligne qui génère la valeur de p:
p <- (1 - pnorm(abs(smry@coefs[, 3]))) * 2
Cela signifie-t-il que les valeurs de p peuvent être générées directement à partir de lmer
la sortie de plutôt que de s'exécuter pvals.fnc
? Je me rends compte que cela ouvrira sans aucun doute le débat sur le «fétichisme de la valeur p», mais je suis curieux de savoir. Je n'ai jamais entendu memisc
parler de cela auparavant lmer
.
Pour être plus succinct: quel est l’avantage (le cas échéant) d’utiliser les valeurs p de MCMC par rapport à celles générées par getSummary.mer()
?
getSummary.mer
memisc
mcmcsamp()
n'est actuellement pas disponible en raison d'un certain nombre de problèmes (on peut consulter laStatus of mcmcsamp
section dans glmm.wikidot.com/faq pour plus de détails). Je pense qu'à l'heure actuelle, le bootstrap (paramétrique?) Est probablement une alternative viable et pas trop difficile à mettre en œuvre; lebootMer()
functiom peut être utile.memisc
sont les valeurs de p en traitant les statistiques de test observées comme des statistiques de Wald (en traitant le t comme un Wald z dans ce cas). Un tel test repose sur l'hypothèse du «grand échantillon» et est donc de plus en plus fiable à mesure que la taille de vos échantillons augmente. La valeur basée sur MCMC, à ma connaissance, ne repose pas sur une telle hypothèse. Quoi qu'il en soit, lire un peu sur les tests Wald et leurs alternatives pourrait aider à éclairer davantage votre question.Réponses:
getSummary.mer
memisc
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