También puedes utilizar la función lme del paquete nlme que si da los
p-valores
El 13/06/14 14:56, Miguel Lázaro escribió:
Sí, en efecto, aunque es muy extraño porque lo ahbía mirado. Me faltaba unas
comillas.
Ahora lo veo ahí bien claro.
Como decís hay una enorme discusión sobre esto de los valores y supongo que si
no los dan directamente en lmer será porque decidieron no hacerlo. En todo caso
el tema de pvals.fnc, para lo que usamos la estadística a nivel usuario, estaba
fenomenal.
Utilizo el procedimiento que me habéis mostrado y quedo a la expectativa de que
vuelva a estar disponible, o algo similar, lo anterior.
¡muchas gracias!
Miguel
--------------------------------------------
El vie, 13/6/14, José Luis Cañadas <[email protected]> escribió:
Asunto: Re: [R-es] p values con LMER
Para: "Jorge I Velez" <[email protected]>
CC: "Miguel Lázaro" <[email protected]>, "r-help-es" <[email protected]>
Fecha: viernes, 13 de junio, 2014 14:05
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 ecología, 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
>
>
>
> --------------------------------------------
> 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,
>
> 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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