So sánh mô hình bằng ANOVA
So sánh các mô hình có thể khá khó. Có nhiều phương pháp, dù chúng vượt ra ngoài phạm vi khóa học này, như chọn mô hình (ví dụ: AIC).
Phân tích phương sai (ANOVA) là một lựa chọn cơ bản để so sánh các mô hình lmer.
ANOVA kiểm tra xem một mô hình có giải thích được nhiều biến thiên hơn mô hình còn lại hay không.
ANOVA thực hiện điều này bằng cách xem xét lượng biến thiên được các mô hình giải thích.
Ví dụ, bạn có thể kiểm tra liệu Year dự đoán Crime ở Maryland hay không.
Để làm điều này, hãy xây dựng một mô hình rỗng chỉ có County là hiệu ứng ngẫu nhiên và một mô hình theo năm có bao gồm Year.
Bạn có thể so sánh hai mô hình bằng hàm anova().
Nếu Year giải thích được một lượng biến thiên có ý nghĩa thống kê, thì giá trị P sẽ nhỏ hơn ngưỡng bạn đặt trước (thường là 0,05).
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình phân cấp và hiệu ứng hỗn hợp trong R
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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(___, ___)