线性混合效应模型的似然比检验

机器算法验证 r 似然比 混合模式
2022-04-05 06:31:53

我目前正在使用混合效果模型对语言数据集进行一些分析。问题是，我认为应该排除一个随机因素，而我的同事认为应该包括它。这两个选项是：

lmer(intdiff ~ stress * vowel_group + (1|speaker) + (1|word), data)
lmer(intdiff ~ stress * vowel_group + (1|speaker), data)

我们如何检查哪个模型最适合我们的数据集？有人建议我使用似然比检验，但据我所知，R 中没有一个函数可以应用于 2 个线性混合效应模型。有没有另一种方法来判断哪个模型更具预测性？

谢谢

1个回答

您只需为此使用 ANOVA 测试，例如 Stéphane 和包的帮助文件建议！

>fm1 <- lmer(intdiff ~ stress * vowel_group + (1|speaker) + (1|word), data)
>fm2 <- lmer(intdiff ~ stress * vowel_group + (1|speaker), data)
>anova(fm1,fm2)

在命令中将具有最少 df 的模型设置在第一个还是第二个anova并不重要，但是在解释结果时重要的是，在存在显着差异的情况下，具有最小df 的模型将得到优先考虑。

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