虛無假設檢定（Null hypothesis testing）
虛無假設檢定會使用 p 值（p-values）來檢驗某個變數是否與 0 有「顯著」差異。近年來，對虛無假設檢定與 p 值的濫用與過度依賴，引發美國統計學會發表了關於p 值使用的聲明。
也因為這些批評與其他數值上的挑戰，lme4 套件的作者 Doug Bates並未在套件中提供 p 值。然而，你可能仍想要或需要估計 p 值。為了滿足這個需求，有數個套件可用，其中之一是 lmerTest 套件。
lmerTest 使用與 lme4 相同的 lmer() 語法，但輸出內容不同。在這個練習中，你會分別使用 lmerTest 與 lme4 來擬合 lmer() 模型。
本練習屬於課程
R 的階層式與混合效果模型
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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)