ANOVA によるモデル比較
モデルを比較するのは難しい場合があります。 AIC などのモデル選択といった多くの方法がありますが、本コースの範囲外です。
分散分析（ANOVA）は、lmer モデルを比較するための基本的な選択肢として利用できます。
ANOVA は、一方のモデルがもう一方のモデルよりも多くの変動を説明しているかを検定します。
これは、各モデルが説明する変動量を比較することで行います。
例えば、メリーランド州で Year が Crime を予測するかどうかを確認できます。
そのために、County のみをランダム効果とする帰無モデルと、Year を含む年モデルを作成します。
その後、anova() 関数を使って2つのモデルを比較します。
もし Year が有意な量の変動を説明している場合、あらかじめ設定した閾値（通常は 0.05）よりも P-値が小さくなります。
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。
# Build the Null model with only County as a random-effect
null_model <- lmer(Crime ~ (1 | ___) , data = md_crime)
# Build the Year2 model with Year2 as a fixed and random slope and County as the random-effect
year_model <- lmer(Crime ~ ___ + (1 + ___ | ___) , data = md_crime)
# Compare null_model and year_model using an anova
anova(___, ___)