Začněte nyníZačněte zdarma

Testování nulové hypotézy

Testování nulové hypotézy využívá p-hodnoty k tomu, aby zjistilo, zda se nějaká proměnná významně liší od nuly. V poslední době způsobilo zneužívání a nadměrné používání testování nulové hypotézy a p-hodnot to, že Americká statistická asociace vydala prohlášení o používání p-hodnot.

Právě kvůli takovéto kritice a dalším numerickým úskalím Doug Bates (autor balíčku lme4) p-hodnoty do svého balíčku nezahrnul. Přesto je možné, že p-hodnoty potřebuješ nebo chceš odhadnout. K tomu slouží několik balíčků, například lmerTest.

lmerTest používá stejnou syntaxi funkce lmer() jako balíček lme4, ale poskytuje odlišné výstupy. V tomto cvičení natrénuješ model pomocí lmer() s využitím balíčků lmerTest i lme4.

Toto cvičení je součástí kurzu

Hierarchické a smíšené modely s náhodnými efekty v R

Zobrazit kurz

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Load lmerTest
library(___)

# Fit a lmer use lme4
out_lme4 <- 
	lme4::___(Crime ~ Year2 + (1 + Year2 | County), 
              data = md_crime)

# Fit a lmer use lmerTest
out_lmerTest <- 
	lmerTest::___(Crime ~ Year2 + (1 + Year2 | County), 
                  data = md_crime)

# Look at the summaries
summary(out_lme4)
summary(out_lmerTest)
Upravit a spustit kód