通过运行lme 4包中的lmer函数,我在代码中生成了一个线性混合模型(命名为modelTemp)。下面是summary()函数的用法:Output然而,这仅提供了所有组/受试者组合在一起的梯度和p值。为了找到每个组/受试者的梯度,我使用coef(),同样没有问题Output现在的问题是,我可以提取组/受试者1到8的所有p值吗?这个功能是否存在?每个人都在讨论所有组的系数,以及所有组的p值。
coef()
xurqigkl1#
你不能。这不是软件包的计算限制,这是统计方法的基本限制。看待它的一种方式是,它是您在估计单个顶级参数(组间方差)时能够为尽可能多的组拟合系数所付出的代价。如果您需要更多的解释,请在CrossValidated上询问。(可能已经有关于这个主题的问题了,但我在快速搜索中找不到它。您可以提取一种不确定性度量(* 条件标准差 *),用于每个组与平均值的偏差-例如通过broom.mixed::tidy(fitted_models, effects = "ran_vals"),但这些不能转换为p值。
broom.mixed::tidy(fitted_models, effects = "ran_vals")
1条答案
按热度按时间xurqigkl1#
你不能。这不是软件包的计算限制,这是统计方法的基本限制。看待它的一种方式是,它是您在估计单个顶级参数(组间方差)时能够为尽可能多的组拟合系数所付出的代价。
如果您需要更多的解释,请在CrossValidated上询问。(可能已经有关于这个主题的问题了,但我在快速搜索中找不到它。
您可以提取一种不确定性度量(* 条件标准差 *),用于每个组与平均值的偏差-例如通过
broom.mixed::tidy(fitted_models, effects = "ran_vals")
,但这些不能转换为p值。