R 如何报告nlme混合效应模型的总体结果

我想报告来自

nlme

包的单因子

lme

的结果。我想知道A对y的总体影响。为此，我将模型与空模型进行比较：

m1 <- lme(y~A,random=~1|B/C,data=data,weights=varIdent(form = ~1|A),method="ML")

m0 <- lme(y~1,random=~1|B/C,data=data,weights=varIdent(form = ~1|A),method="ML")

---

m1使用
lme
的方差分析应提供与
lmer
相同的信息。两者都使用所谓的偏差测试或似然比测试。方差分析返回的表中的
L.ratio
部分只是两个模型的对数似然差乘以-2。偏差测试根据Chi2分布测试该值，模型参数（在您的案例1中）自由度不同。因此，对于
lme
模型，在
L.ratio
下报告的值与
lmer
模型报告的Chi2值相同（当然，假设模型相同，并且
lmer
将值四舍五入到小数点）

该方法是有效的，您可以报告
L.ratio
下的值以及自由度和p值，但我会在您的报告中添加更多信息，例如两个模型的固定系数和随机系数，以及您添加的其他参数（例如指定权重下水平的方差差异）. 如果您只对A的固定效应感兴趣，那么Wald测试也应该是合适的，尽管建议在少数群体的情况下进行REML估计（Snijders&Bosker，2012）。测试统计是模型摘要输出中的t值和相关p值
摘要（m1）
。Snijders&Bosker（2012）的第6章对固定参数和随机参数的测试给出了很好的解释。以及报告示例。
使用
lme
的方差分析应提供与
lmer
相同的信息。两者都使用所谓的偏差测试或似然比测试。方差分析返回的表中的
L.ratio
部分只是两个模型的对数似然差乘以-2。偏差测试根据Chi2分布测试该值，模型参数（在您的案例1中）自由度不同。因此，对于
lme
模型，在
L.ratio
下报告的值与
lmer
模型报告的Chi2值相同（当然，假设模型相同，并且
lmer
将值四舍五入到小数点）

该方法是有效的，您可以报告
L.ratio
下的值以及自由度和p值，但我会在您的报告中添加更多信息，例如两个模型的固定系数和随机系数，以及您添加的其他参数（例如指定权重下水平的方差差异）. 如果您只对A的固定效应感兴趣，那么Wald测试也应该是合适的，尽管建议在少数群体的情况下进行REML估计（Snijders&Bosker，2012）。测试统计是模型摘要输出中的t值和相关p值
摘要（m1）
。Snijders&Bosker（2012）的第6章对固定参数和随机参数的测试给出了很好的解释。以及报告示例。
谢谢，这帮了大忙！谢谢，这帮了大忙！