Yo estaba bajo la impresión de que la función lmer()
en la lme4
paquete no producir los valores de p (ver lmer
, los valores de p y todo eso).
He estado usando MCMC generaron valores de p, en cambio, como por esta pregunta: efecto Significativo en lme4
modelo mixto y esta pregunta: no se Puede encontrar los valores de p en la salida de lmer()
en la lm4
paquete en R
.
Recientemente he intentado un paquete llamado memisc y su getSummary.mer()
para obtener los efectos fijos de mi modelo en un archivo csv. Como si por arte de magia, una columna llamada p parece que coincide con mi MCMC los valores de p muy de cerca (y no sufrir el tiempo de procesamiento que viene con el uso de pvals.fnc()
).
He provisionalmente había un vistazo a el código en getSummary.mer
, y han descubierto la línea que genera el valor de p:
p <- (1 - pnorm(abs(smry@coefs[, 3]))) * 2
¿Esto significa que los valores de p se pueden generar directamente desde lmer
's de salida en lugar de correr a pvals.fnc
? Me doy cuenta de esto no hay duda de iniciar el 'valor de p fetichismo del debate, pero me interesa saber. Yo no he oído memisc
mencionó antes, cuando se trata de lmer
.
Para ser más conciso: ¿Cuál es el beneficio (si existe) de la utilización de MCMC p-valores superiores a los generados por getSummary.mer()
?