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刚有同学问为什么glmm.hp对混合模型中固定因子的R2进行分解不与lmerTest包的获得的变量显著性匹配?如下图。这个是非常正常的。lmerTest包获得的变量参数的显著性,这个是相当展示的是层次分割中unique effect,而glmm.hp获得的individual effect是 unique effect加上平均分配的common effect的结果,是考虑的共线性的结果,所以两者肯定不能匹配。
另外,glmm.hp层级分割的结果目前是没有提供显著性分析,而用于典范分析的rdacca.hp包,对层级分割结果的显著性检验是通过置换检验完成的,在MEE文章也声明其结果只可作为参考,不能作为变量重要性是否显著的诊断依据,说白了对R2分解的显著性检验结果不可信,层次分割的R2的目的不是用来诊断变量的显著性,而是用于解释变量的相对重要性大小比较。当然,如果显著性符合您的预期,也是可以用的。
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GMT+8, 2024-10-19 22:39
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