Hola Miguel,

Aunque algo más arduo que algún paquete que lo calcule directamente, yo lo
que hago es crear un modelo reducido sin la variable de la que quiero saber
el pvalor y compararlos mediante un test anova. El valor obtenido por esta
comparación puede utilizarse con el pvalor de esa variable.


Por ejemplo:

Lm1=lmer(rt_ln ~ (fre_ln * Z_nsize * frebase_ln + (1|word), data = x)

Lm2= lmer(rt_ln ~ (Z_nsize * frebase_ln + (1|word), data = x)

anova(Lm1,Lm2, test="Chisq") #Obtiens el pvalor de la variable “fre_ln”



Lm3=lmer(rt_ln ~ (fre_ln * frebase_ln + (1|word), data = x)

anova(Lm1,Lm3, test="Chisq") #Obtiens el pvalor de la variable “ Z_nsize”



Espero que te sea de utilidad,

Un saludo

Manuel


El 13 de junio de 2014, 12:25, Miguel Lázaro <[email protected]> escribió:

> Hola a todos,
> quería preguntaros un medio para obtener los valores p usando lmer. He
> tratado con pvals.fnc, que es lo que me habían recomendado, pero por algún
> motivo no está ya disponible etc.
>
> Ésta es la función que tengo, pero da las "t", sin los valores p. Aunque
> Baayen indica que valores por encima de 2 son significativos necesito saber
> las p.
>
> resultado = lmer(rt_ln ~ (fre_ln * Z_nsize * frebase_ln + (1|word) data =
> x)  (abreviado)
> = print (resultado, c=F)
>
> Fixed effects:
>                    Estimate Std. Error t value
> (Intercept)        6.640496   0.034490  192.54
> fre_ln            -0.046880   0.008278   -5.66
> Z_nsize            0.005787   0.008849    0.65
> frebase_ln        -0.009938   0.006670   -1.49
> Z_wlength         14.239570  20.102536    0.71
> Z_slength          0.011011   0.006692    1.65
> Z_TF               0.009903   0.008801    1.13
> Z_prodctvsufij    -0.005079   0.009052   -0.56
> Z_rootlenght     -17.961932  25.420022   -0.71
> Zaverageres_1      0.018265   0.009195    1.99
> Zrootlengthres_1  10.954681  15.511146    0.71
>
>
>
> Saludos,
>
> Miguel
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