Para obtener el pvalue de un t-test, lo que puedes hacer es
(1-pt(abs(tval), df=dftval))*2
donde "tval" es el valor de tu estadístico t (el que te sale en el
summary) y "dftval" son los grados de libertad del test.
La discusión sobre los p-valores en los modelos mixtos tiene que ver con
cómo estimar adecuadamente los grados de libertad. Una vez decidas
cuántos grados de libertad tienes, ya lo tienes solucionado ... ;-)
Saludos,
Marcelino
El 13/06/2014 14:05, José Luis Cañadas escribió:
Existe discusión sobre el uso de los p-valores en modelos mixtos. Como se
ha dicho antes, para mi lo más adecuado es comparar modelos mediante la
función anova. Por Internet se puede encontrar un buen libro de Douglas
Bates y en español, busca modelos mixtos con R de Luis Cayuela, enfocado
hacia ecologÃa, pero está muy bien
El 13/06/2014 14:00, "Jorge I Velez" <[email protected]> escribió:
Hola Miguel,
2014-06-13 21:50 GMT+10:00 Miguel Lázaro <[email protected]>:
Hola Manuel
lo he tratado de hacer pero me sale
Error: unexpected string constante in:
Creo que te falto una "
"anova(a,as,test=Chisq")
^^^^^^^^^^^^^
debe ser
anova(a, as, test = "Chisq")
Saludos,
Jorge.-
no tengo ni idea de por qué...
Me resulta alucinante no poder contar ya con pvals.fnc. ¿Será imposible
hacerse con ello?
Saludos,
Miguel
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El vie, 13/6/14, Manuel Azcárate <[email protected]> escribió:
Asunto: Re: [R-es] p values con LMER
Para: "Miguel Lázaro" <[email protected]>
CC: [email protected]
Fecha: viernes, 13 de junio, 2014 13:21
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,
querÃa preguntaros un medio para obtener los valores p
usando lmer. He tratado con pvals.fnc, que es lo que me
habÃan 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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