ฉันรู้สึกว่าฟังก์ชั่นlmer()ในlme4แพ็คเกจไม่ได้สร้างค่า p (ดูlmer, ค่า p และทั้งหมดนั้น )
ฉันได้รับการใช้ค่าพี MCMC สร้างขึ้นแทนเป็นต่อคำถามนี้: ผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญในlme4รูปแบบผสมและคำถามนี้: ไม่พบหน้าค่าในการส่งออกจากlmer()ในlm4Rแพคเกจใน
เมื่อเร็ว ๆ นี้ฉันลองแพคเกจที่เรียกว่าmemiscและgetSummary.mer()เพื่อให้ได้เอฟเฟกต์คงที่ของโมเดลของฉันลงในไฟล์ csv ราวกับว่าเป็นเวทมนต์คอลัมน์ที่เรียกว่าpปรากฏขึ้นซึ่งตรงกับค่า p MCMC ของฉันอย่างใกล้ชิด (และไม่ได้รับเวลาการประมวลผลที่มาพร้อมกับการใช้pvals.fnc())
ฉันดูรหัสในคร่าวๆgetSummary.merแล้วเห็นเส้นที่สร้างค่า p:
p <- (1 - pnorm(abs(smry@coefs[, 3]))) * 2
สิ่งนี้หมายความว่าค่า p สามารถสร้างได้โดยตรงจากlmerเอาต์พุตของแทนที่จะเรียกใช้pvals.fncหรือไม่ ฉันรู้ว่าสิ่งนี้จะไม่เริ่มสงสัยการอภิปราย 'ค่านิยมทางไสยศาสตร์' แต่ฉันสนใจที่จะรู้ ฉันไม่ได้ยินกล่าวก่อนเมื่อมันมาถึงmemisclmer
เพื่อรวบรัดมากขึ้น: อะไรคือประโยชน์ (ถ้ามี) ของการใช้ค่า p MCMC มากกว่าที่สร้างขึ้นโดยgetSummary.mer()?
mcmcsamp()ยังไม่สามารถใช้งานได้เนื่องจากปัญหาต่าง ๆ (สามารถตรวจสอบStatus of mcmcsampหัวข้อใน glmm.wikidot.com/faq เพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติม) ฉันรู้สึกว่าในขณะนี้อาจจะเป็นพารามิเตอร์ (parametric) bootstrapping ที่มีศักยภาพ - และไม่ยากเกินไปที่จะใช้ - ทางเลือก; bootMer()functiom สามารถให้บริการ
memiscคือ p-values จากการรักษาสถิติการทดสอบที่สังเกตได้เป็นสถิติ Wald (การรักษาtเป็น Wald zในกรณีนี้) การทดสอบดังกล่าวอาศัยสมมติฐาน "ตัวอย่างขนาดใหญ่" และเชื่อถือได้มากขึ้นเรื่อย ๆ เนื่องจากขนาดตัวอย่างของคุณมีขนาดใหญ่ขึ้น ความรู้ของฉันเป็นไปตามค่า MCMC ไม่พึ่งพาสมมติฐานดังกล่าว ดังนั้นการอ่านเพียงเล็กน้อยเกี่ยวกับการทดสอบของ Wald และทางเลือกอื่น ๆ อาจช่วยให้คำถามของคุณชัดเจนขึ้น
getSummary.merฟังก์ชั่นดั้งเดิม ค่ารายงานควรใช้เป็นการตรวจสอบด่วนเท่านั้น ถ้าฉันจำฉันจริงรวมเพียง -values จะทำให้มันทำงานอยู่ในกรอบที่มีให้โดย แต่สิ่งนี้ควรได้รับการแจ้งเตือนที่เหมาะสมให้กับผู้ใช้และฉันจะติดต่อผู้ดูแลแพ็คเกจเพื่อดูว่าจะเพิ่มสิ่งนี้อย่างไร คำแนะนำของฉันคือการปฏิบัติตามที่ดั๊กเบตส์ให้ไว้: MCMC เป็นเดิมพันที่ปลอดภัย (สมมติว่าคนอื่นไม่มีตัวเลือกที่ดีกว่า)memisc