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Test d'hypothèse nulle

Les tests d’hypothèse nulle utilisent des valeurs p pour vérifier si une variable diffère de manière significative de zéro. Récemment, l’abus et la surutilisation des tests d’hypothèse nulle et des valeurs p ont poussé l’American Statistical Association à publier une déclaration sur l’utilisation des valeurs p.

En raison de ces critiques et d’autres difficultés numériques, Doug Bates (le créateur du package lme4) n’inclut pas les valeurs p dans son package. Pourtant, vous pouvez malgré tout vouloir ou devoir estimer des valeurs p. Pour répondre à ce besoin, plusieurs packages existent, dont lmerTest.

lmerTest utilise la même syntaxe lmer() que le package lme4, mais fournit des sorties différentes. Dans cet exercice, vous allez ajuster un modèle lmer() avec lmerTest et lme4.

Cet exercice fait partie du cours

Modèles hiérarchiques et à effets mixtes en R

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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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