Confusione su valori lmer e p: come si confrontano i valori p dal pacchetto memisc con quelli MCMC?

Avevo l'impressione che la funzione lmer()nel lme4pacchetto non producesse valori-p (vedi lmer, valori-p e tutto il resto ).

Ho usato invece i valori p generati da MCMC secondo questa domanda: Effetto significativo nel lme4modello misto e questa domanda: Impossibile trovare i valori p nell'output lmer()nel lm4pacchetto inR .

Recentemente ho provato un pacchetto chiamato memisc e il suo getSummary.mer()per ottenere gli effetti fissi del mio modello in un file CSV. Come per magia, pappare una colonna chiamata che corrisponde ai miei valori p MCMC in modo estremamente ravvicinato (e non subisce i tempi di elaborazione associati all'utilizzo pvals.fnc()).

Ho provato a dare un'occhiata al codice getSummary.mere ho individuato la linea che genera il valore p:

p <- (1 - pnorm(abs(smry@coefs[, 3]))) * 2

Questo significa che i valori di p possono essere generati direttamente lmerdall'output piuttosto che in esecuzione pvals.fnc? Mi rendo conto che questo senza dubbio avvierà il dibattito sul "feticismo del valore di p", ma sono interessato a saperlo. Non ho mai sentito parlare memiscprima di quando si tratta di lmer.

Per essere più concisi: qual è il vantaggio (se presente) dell'utilizzo dei valori p MCMC rispetto a quelli generati da getSummary.mer()?

— Ruzzolare
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getSummary.mer

p

$p$

p

$p$ memisc

@JasonMorgan Questa mi sembra una risposta abbastanza ragionevole alla domanda.

— Glen_b -Restate Monica

@JasonMorgan Sono d'accordo con quello che dici ma al momento mcmcsamp()non è disponibile a causa di una serie di problemi (puoi controllare la Status of mcmcsampsezione in glmm.wikidot.com/faq per maggiori dettagli). Sento che al momento, probabilmente (parametrico?) Il bootstrap è un'alternativa praticabile e non troppo difficile da implementare; la bootMer()funzione può essere utile.

— usεr11852,

@JasonMorgan Penso che un copia-incolla andrebbe bene, poiché ai miei occhi il tuo prezioso commento in realtà risponde alla domanda. (Tuttavia, se ritieni di poter espandere anche un po 'la tua spiegazione del perché i valori p debbano davvero essere usati solo come controllo rapido piuttosto che come valori p, o quando potrebbero essere più probabili essere approssimazioni scadenti, o perché MCMC è una scommessa sicura, tanto meglio.)

— Glen_b -Reinstate Monica

Un'altra nota tecnico / terminologica all'OP. I valori di p ottenuti con il metodo in memiscsono i valori di p trattando le statistiche del test osservate come statistiche Wald (trattando la t come Wald z in questo caso). Tale test si basa sul presupposto "campione di grandi dimensioni" ed è quindi sempre più affidabile man mano che le dimensioni del campione diventano più grandi. Il valore basato su MCMC, per quanto ne so, non si basa su tale presupposto. Quindi, leggere un po 'dei test Wald e delle loro alternative potrebbe aiutare a far luce sulla tua domanda.

— Jake Westfall,

getSummary.mer $p$ $p$ memisc

— Jason Morgan
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