Question

我有一个使用blmer创建的回归模型的列表，但是我无法提取p值，因为它们不在anova(model)或使用summary(model)$coefficients中需要拉多个系数的p值。仅当它是lmer模型时，我才可以提取p值列。是否有单独的函数或均值来根据blmer的这些回归模型计算p值？

这里是一个例子，除了我有型号列表：

m1 = blme::blmer(Y ~ sex + age + (1|id/Group), data=df) 
summary(m1)$coefficients 
anova(m1)

我的输出不显示p值列，而仅显示lmer模型显示的t值，但是当您在summary(model)上使用lmer函数时，您会看到一个p值列， blmer不会显示。

例如，如果我直接将blmer模型格式化为带有tab_model的输出表，那么我就有p值，但是此时它是html表，有没有办法让我在这些模型的回归系数模型级别？

Answer 1

sjPlot::tab_model从sjstat包中调用机器，而机器又从parameters包中调用机器（p_value函数）：

library(blme)
data("sleepstudy", package = "lme4")
fm1 <- blmer(Reaction ~ Days + (0 + Days|Subject), sleepstudy,
               cov.prior = gamma)
parameters::p_value(fm1)
##    Parameter            p
##1 (Intercept) 0.000000e+00
##2        Days 8.228424e-08

但是：从统计角度来看，我建议对这些p值非常保持谨慎。 ?parameters:p_value的帮助页面上说

此函数尝试返回或计算a的p值        模型的参数。 p值的性质不同        取决于型号：
          •混合模型（lme4）：有待改进。

，并在其下表示默认情况下返回Wald p值。这些p值不说明：

对数似然表面的非二次性质（为此我们需要似然分布CI）
有限大小的校正（为此，我们需要Satterthwaite / Kenward-Roger /“内外”自由度近似值）
贝叶斯先验的影响（据我所知，对贝叶斯先验值的影响尚未真正被任何人研究，因为问题是贝叶斯和贝叶斯方法的混搭）

从blmer中提取p值和估计值（回归模型列表）？

1 个答案: