Question

我使用lmer软件包运行混合模型，当我使用anova函数检索anova结果时，一切正常。但是，当我尝试计算eta平方时，始终出现以下错误。有什么想法吗？

Dyestuff是lmerTest包中可用的数据集。一世使用1.1-21版的“ lme4”软件包。软件包“ lmerTest” 3.1-0版和软件包“ sjstats” 0.17.7版

fm1 <- lmer(Yield ~ 1 + (1|Batch), Dyestuff)
am <- anova(fm1, test="F")
eta_sq(am, partial = FALSE, ci.lvl = NULL, n = 1000, method = c("dist", "quantile"))

错误：结果2不是长度为1的原子向量
另外：警告消息：在tidy.anova（model）中：无法识别或转换ANOVA输出中的以下列名称：NumDF，DenDF

Answer 1

tl; dr

从理论上来说可能难以计算出平方均方根，例如this CV question（它确实建议了一些为混合模型计算R ^ 2值的方法，可能会满足您对效果大小的需求）

sjstats

anova()

?anova.lmerModLmerTest

在任何情况下，对于没有非平凡固定效应（即仅固定效应截距）的模型，您可能都希望在计算其平方平方时遇到麻烦...

这可能更适合sjstats issues list，但我将使用此空间来分享到目前为止我所发现的内容。

拟合仅截获模型会产生类似的错误，即使它只是lm()拟合（如果有的话应该可以工作）：

fm0 <- lm(Yield ~ 1 , Dyestuff)
am0 <- anova(fm0, test="F")
eta_sq(am0)

错误：结果2必须是单个double，而不是长度为0的double向量。
运行rlang::last_error()以查看错误发生的位置。

但是：拟合非平凡（不仅仅是截距的固定效果）lmer(Test)模型也会失败：

fm2 <- lmer(Reaction ~ Days + (Days|Subject), sleepstudy)
am2 <- anova(fm2, test="F")
eta_sq(am2)

错误：结果2必须是单个double，而不是长度为0的double向量。
运行rlang::last_error()以查看错误发生的位置。
另外：警告消息：在tidy.anova（model）中：无法识别或转换ANOVA输出中的以下列名称：NumDF，DenDF

（据我所知警告消息实际上是无害的。）

此问题的最接近原因似乎是内部sjstats:::aov_stat_summary()函数针对SSQ / MSQ / etc返回仅包含一行的表。由于Days；对于剩余的SSQ / MSQ / etc，还应该有一行。

sjstats:::aov_stat_summary(am3)
##  term    sumsq   meansq NumDF    DenDF statistic      p.value
## 1 Days 30030.94 30030.94     1 16.99998  45.85296 3.263825e-06

问题在于，术语的数量在内部计算为（nrow(aov.sum)-1），在这里没有意义。

将此与我们使用1+Days的{{1}}模型得到的结果进行比较：

lm()

深入研究，我们可以看到，这是混合模型报告fm3 <- lm(Reaction ~ Days , sleepstudy) am3 <- anova(fm3, test="F") sjstats:::aov_stat_summary(am3) ## term df sumsq meansq statistic p.value ## 1 Days 1 162702.7 162702.652 71.46442 9.894096e-15 ## 2 Residuals 178 405251.6 2276.694 NA NA结果的直接结果：

anova()

请注意，没有“剩余”行。相反：

anova(fm2)
## Type III Analysis of Variance Table with Satterthwaite's method
##      Sum Sq Mean Sq NumDF DenDF F value    Pr(>F)    
## Days  30031   30031     1    17  45.853 3.264e-06 ***

Answer 2

我认为，如果您使用sjstats软件包中的anova_stats函数，那么它将起作用。

fm2 <- lmer(Reaction ~ Days + (Days|Subject), sleepstudy)
am2 <- anova_stats(fm2, test="F")

方差分析LMER Eta平方

2 个答案: