Je monte un glmermodèle dans le lme4package R. Je cherche une table anova avec une valeur de p montrée ici, mais je ne trouve aucun paquet qui lui convient. Est-il possible de le faire en R?
Le modèle que je monte est de la forme:
model1<-glmer(dmn~period*teethTreated+(1|fullName),
family="poisson",
data=subset(dataset,
group=='Four times a year'),
control=glmerControl(optimizer="bobyqa"))
Réponses:
Si vous êtes prêt à vous contenter des tests Wald, cela devrait fonctionner:
library(lme4)
library(car)
gm1 <- glmer(cbind(incidence, size - incidence) ~ period + (1 | herd),
data = cbpp, family = binomial)
Anova(gm1,type="III")
Cependant, notez (de ?Anova) que:
Les appellations «type II» et «type III» sont empruntées à SAS, mais les définitions utilisées ici ne correspondent pas précisément à celles employées par SAS. Les tests de type II sont calculés selon le principe de la marginalité, testant chaque terme après tous les autres, sauf en ignorant les parents d'ordre supérieur du terme; les tests dits de type III violent la marginalité, testant chaque terme du modèle après tous les autres. Cette définition des tests de type II correspond aux tests produits par SAS pour les modèles d'analyse de variance, où tous les prédicteurs sont des facteurs, mais pas plus généralement (c'est-à-dire lorsqu'il existe des prédicteurs quantitatifs). Soyez très prudent dans la formulation du modèle pour les tests de type III, sinon les hypothèses testées n'auront aucun sens.
Je vérifierais vos résultats très attentivement pour m'assurer qu'ils ont du sens!
Alternativement, vous pouvez utiliser afex::mixedpour obtenir des tableaux analogues via un test de rapport de vraisemblance ou un bootstrap paramétrique; ce dernier est le plus précis, mais aussi de loin le plus lent.
Voir ?pvaluesdans le lme4package pour une discussion plus générale du calcul de la valeur de p dans le contexte des GLMM.