невозможность получить p-значения для lmer с помощью lmerTest

Я запустил следующую модель, используя lmerTest и lme4:

model2 = lmer(log(RT)~Group*A*B*C+(1|item)+(1+A+B+C|subject),data=dt)

При использовании lmerTest я получаю следующую ошибку при вводе команды summary():

> summary(model1)
Error in `colnames<-`(`*tmp*`, value = c("Estimate", "Std. Error", "df",  : 
  length of 'dimnames' [2] not equal to array extent

Я видел, что это уже было проблемой для других пользователей, и что один пользователь смог обойти проблему с запуском lsmeans(). Когда я попробовал lsmeans, я получил ошибку:

Error in asMethod(object) : not a positive definite matrix.

Я не видел NA при просмотре ковариационной матрицы. Обратите внимание, что я могу запустить эту модель, если просто инвертирую контрасты в факторе группы. Мне трудно понять, почему это так.

Когда я запускаю ту же модель, используя lme4, а не lmerTest, я могу получить все выходные данные summary(), но не p-значения (как и ожидалось). pvals.fnc больше не поддерживается в lme4, и я пока не нашел альтернативы. Кроме того, было бы неплохо оценить p-значения для модели2 таким же образом, как и для других моделей, для которых мне удалось успешно использовать lmerTest.

Кто-нибудь знает, что мне делать в этот момент? Любая помощь приветствуется!


p-value lmer
person stephanie    schedule 15.07.2014    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Если A, B или C являются факторами, вы можете получить ошибки - такие модели еще не поддерживаются пакетом lmerTest (мы поместим предупреждающее сообщение вместе с ограничениями для таких моделей на странице справки)

person alku    schedule 15.07.2014
comment
Большое спасибо за ваш ответ. Тем не менее, я смог запустить очень похожие модели без каких-либо проблем. Даже модель, которую я прислал, работает нормально, если я просто инвертирую контрасты группы факторов между субъектами. - person stephanie; 15.07.2014