泊松模型的glmer和difflsmeans之间的差异

Question

我无法理解glmer与泊松模型和difflsmeans之间的结果差异。这两个函数都来自lmerTest包。基本上，glmer告诉我两个系数在p 批次的随机效应。

在使用高斯链接的其他分析中，lmer和difflsmeans都给出了相同的结果。

对于带有泊松链接的混合模型，使用difflsmeans是否有效？

还有另一种检查系数重要性的方法吗？ （我知道以前曾经问过这个问题，但我的意思是在这个分析的背景下）

提前致谢

GLMER的结果

Generalized linear mixed model fit by maximum likelihood ['glmerMod']
Family: poisson ( log )
Formula: EventType1ObjectCount ~ offset(log(ValidObjectCoun)) + Treatment +      (1 | Plate) 
Data: data.m2 

  AIC       BIC    logLik  deviance 
 3050.641  3061.986 -1521.321  3042.641 

Random effects:
Groups Name        Variance Std.Dev.
Plate  (Intercept) 0.787    0.8871  
Number of obs: 126, groups: Plate, 5

Fixed effects:
            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept) -0.93879    0.39800  -2.359  0.01834 *  
TreatmentB  -0.26771    0.01961 -13.650  < 2e-16 ***
TreatmentD  -0.06326    0.01937  -3.266  0.00109 ** 

来自difflsmeans

的结果

Differences of LSMEANS:
                 Estimate Standard Error     DF t-value Lower CI Upper CI p-value
Treatment F-B    3e-01       2.23e-01  3e+06    1.20   -0.170    0.706     0.2
Treatment F-D    1e-01       2.14e-01  3e+06    0.30   -0.357    0.483     0.8
Treatment B-D   -2e-01       2.22e-01  3e+06   -0.92   -0.640    0.231     0.4

Answer 1

lmerTest包应该只适用于lmer对象，因此在glmer对象上使用difflsmeans是无效的。感谢您指出这一点 - 当将difflsmeans应用于除lmer对象之外时，当然会出现错误。

Answer 2

您问：使用泊松（日志）链接是否有效。我认为简单的否是正确的答案。我认为它会被忽略。

重要性测试要求您指定一个假设。我还没有看到一个。