1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Hierarchické a smíšené modely s náhodnými efekty v R
Connected

Cvičení

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.

Pokyny 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Načti balíček lmerTest, který zároveň načte i balíček lme4.
  • Sestavte model lmer() pouze s použitím balíčku lme4. V R to uděláš pomocí lme4::lmer().
  • Sestavte stejný model lmer(), tentokrát s použitím balíčku lmerTest.
  • Prohlédni si souhrn každého z modelů.