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Testen der Nullhypothese

Beim Testen der Nullhypothese werden p-Werte verwendet, um zu prüfen, ob sich eine Variable signifikant von null unterscheidet. In letzter Zeit haben Missbrauch und Übernutzung des Testens der Nullhypothese und der p-Werte dazu geführt, dass die American Statistical Association eine Stellungnahme zur Verwendung von p-Werten veröffentlicht hat.

Aufgrund solcher Kritik und weiterer numerischer Herausforderungen enthält das Paket lme4 von Doug Bates (dem Entwickler) keine p-Werte. Trotzdem möchtest oder musst du vielleicht p-Werte schätzen. Um diesen Bedarf zu decken, gibt es mehrere Pakete, darunter lmerTest.

lmerTest verwendet die gleiche lmer()-Syntax wie lme4, liefert aber andere Ausgaben. In dieser Übung passt du ein lmer()-Modell mit lmerTest und lme4 an.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Hierarchische und gemischte Effekte-Modelle in R

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Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# 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)
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