Saya ingin tahu tentang bagaimana paket lmerTest di R, khususnya fungsi "rand", menangani tes efek acak. Pertimbangkan contoh dari pdf lmerTest tentang CRAN yang menggunakan kumpulan data "wortel" bawaan :
#import lme4 package and lmerTest package
library(lmerTest)
#lmer model with correlation between intercept and slopes
#in the random part
m <- lmer(Preference ~ sens2+Homesize+(1+sens2|Consumer), data=carrots)
# table with p-values for the random effects
rand(m)
Model ini menetapkan dua varian acak (intersep dan "sens2"), keduanya bersarang di "Konsumen," dan kovarians antara intersep dan "sens2." Output (tidak disediakan dalam pdf) untuk komponen acak dari lmer run berikut:
Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev. Corr
Consumer (Intercept) 0.195168 0.44178
sens2 0.002779 0.05271 0.18
Residual 1.070441 1.03462
Number of obs: 1233, groups: Consumer, 103
Yang diharapkan diberikan spesifikasi model. Output dari fungsi rand mengikuti:
Analysis of Random effects Table:
Chi.sq Chi.DF p.value
sens2:Consumer 6.99 2 0.03 *
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Diberikan tabel efek acak, saya pikir lmerTest mengevaluasi kemiringan acak untuk "sens2" tetapi mungkin juga merupakan kovarians antara kemiringan dan intersep. Tes untuk intersep acak tidak termasuk. Saya memperkirakan model lain dengan hanya intersep acak (tidak ada kemiringan atau kovarian acak), dan mendapatkan yang berikut dari pernyataan "rand":
Analysis of Random effects Table:
Chi.sq Chi.DF p.value
Consumer 79.6 1 <2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Tes untuk varian acak yang terkait dengan intersep disediakan di sini. Jadi, apakah ada yang tahu apa pengujian komponen varians acak dari model pertama pengujian? Apakah ada cara yang tidak bisa saya lihat dari dokumentasi untuk menguji ketiga komponen acak? Saya harus menyebutkan halaman untuk tes Rand di inside-R.org memiliki deskripsi membingungkan berikut (yang saya tidak lihat di pdf pada CRAN):
Values
Produces a data frame with tests for the random terms being non-significant.
Note
If the effect has random slopes, then first the correlations between itercept [sic] and slopes are checked for significance
Mungkinkah deskripsi "Nilai" itu mundur dan hanya efek signifikan yang dilaporkan? Saya menjalankan prosedur "langkah" dan tidak jelas apakah ketiga komponen varians acak dipertimbangkan dalam proses.
Setiap wawasan tentang masalah ini sangat dihargai.
Joe
EDIT: Plotnya sedikit mengental. Saya sadar untuk memeriksa struktur kovarians "diagonal" (tidak ada kovarians antara intersep dan kemiringan acak) dengan menggunakan yang berikut (berdasarkan pos yang luar biasa ini ):
m2 <- lmer(Preference ~ sens2+Homesize+(1|Consumer)+(0+sens2|Consumer), data=carrots)
Output lmer untuk varian acak, menggunakan VarCorr, adalah sebagai berikut:
Groups Name Std.Dev.
Consumer (Intercept) 0.441807
Consumer.1 sens2 0.052719
Residual 1.034618
Yang benar menghilangkan kovarians (korelasi) antara kemiringan acak dan intersep. Menjalankan fungsi "rand" dari lmerTest menghasilkan output berikut:
Analysis of Random effects Table:
Chi.sq Chi.DF p.value
Consumer 84.4 1 <2e-16 ***
sens2:Consumer 6.3 1 0.01 *
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Jadi itu akan menguji dua komponen varians untuk model ini. Tetapi pertanyaannya tetap mengenai model pertama dengan kovarians acak. Apa itu pengujian lmerTest?