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。