анова тип III тест для GLMM

Я подгоняю glmerмодель в lme4пакете R. Я ищу таблицу anova с показанным в ней значением p, но я не могу найти пакет, который подходит ей. Возможно ли сделать это в R?

Модель, которая мне подходит, имеет форму:

model1<-glmer(dmn~period*teethTreated+(1|fullName), 
   family="poisson", 
   data=subset(dataset, 
          group=='Four times a year'),
   control=glmerControl(optimizer="bobyqa"))

r anova lme4-nlme mixed-model

— Джорджо Спедикато
источник

Если вы готовы принять участие в тестах Уолда, это должно сработать:

library(lme4)
library(car)
gm1 <- glmer(cbind(incidence, size - incidence) ~ period + (1 | herd),
                   data = cbpp, family = binomial)
Anova(gm1,type="III")

Однако обратите внимание (из ?Anova), что:

Обозначения «тип-II» и «тип-III» заимствованы из SAS, но используемые здесь определения не соответствуют точно тем, которые используются в SAS. Тесты типа II рассчитываются по принципу маржинальности, проверяя каждый термин за всеми другими, за исключением игнорирования родственников высшего порядка; так называемые тесты типа III нарушают маржинальность, проверяя каждый член в модели после всех остальных. Это определение тестов типа II соответствует тестам, разработанным SAS для моделей дисперсионного анализа, где все предикторы являются факторами, но не в более общем смысле (т. Е. Когда существуют количественные предикторы). Будьте очень осторожны при формулировании модели для испытаний типа III, иначе проверенные гипотезы не будут иметь смысла.

Я бы очень внимательно проверил ваши результаты, чтобы убедиться, что они имеют смысл!

Кроме того, вы можете использовать afex::mixedдля получения аналогичных таблиц с помощью теста отношения правдоподобия или параметрической начальной загрузки; последний самый точный, но и самый медленный на сегодняшний день.

Смотрите ?pvaluesвlme4 пакете для более общего обсуждения вычисления p-значения в контексте GLMM.

— Бен Болкер
источник