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  3. Modèles hiérarchiques et à effets mixtes en R
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Comparaison de modèles avec l'ANOVA

Comparer des modèles peut être difficile. Il existe de nombreuses méthodes, mais elles dépassent la portée de ce cours, comme la sélection de modèles (p. ex., l'AIC).

L'analyse de la variance (ANOVA) est une option de base pour comparer des modèles lmer. L'ANOVA vérifie si un modèle explique plus de variabilité qu'un autre. Elle y parvient en examinant la quantité de variabilité expliquée par les modèles.

Par exemple, vous pouvez vérifier si Year prédit Crime au Maryland. Pour ce faire, construisez un modèle nul avec seulement County comme effet aléatoire et un modèle « année » qui inclut Year. Vous pouvez ensuite comparer les deux modèles avec la fonction anova().

Si Year explique une part significative de la variabilité, alors la valeur p sera inférieure à votre seuil prédéterminé (généralement 0,05).

Pokyny 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Construisez un modèle qui inclut uniquement County comme effet aléatoire.
  • Construisez un modèle qui inclut Year2 comme pente d'effet aléatoire.
  • Comparez null_model (en premier) à year_model (en deuxième) à l'aide de anova().