帰無仮説検定
帰無仮説検定では、変数がゼロから「有意に」異なるかどうかを検定するためにp 値を用います。近年、帰無仮説検定や p 値の乱用・過度の使用を受けて、American Statistical Association はp 値の使用に関する声明を発表しました。
このような批判や数値計算上の課題があるため、Doug Bates（lme4 パッケージの開発者）はパッケージに p 値を含めていません。それでも、p 値を推定したい、あるいは推定する必要がある場合があります。そこで、このニーズに応えるために、lmerTest パッケージを含む複数のパッケージが存在します。
lmerTest は lme4 パッケージと同じ lmer() の構文を使いますが、出力が一部異なります。本演習では、lmerTest と lme4 の両方を使って lmer() モデルを当てはめます。
この演習はコースの一部です
R による階層モデルと混合効果モデル
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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)