lm4/lmerTest中零随机效应模型p值的计算

Question

Edit1:正如下面@RolandASc所报告的，lmerTest__中似乎有一个bug。我已经给软件包的维护人员写了一封电子邮件，报告了这个问题。

Edit2:维护者的回答：“我们正在进行更新，希望这些问题能够以更好的方式处理--…。”

我试着用lme4 / lmerTest得到一个零随机效应模型的lme4，但是不知道为什么不计算null模型。

使用sleepstudy数据，我将模型定义如下：

library(lmerTest)
lmer0 <- lmer(Reaction ~ 1 + (1|Subject), data = sleepstudy)

我希望对summary(lmer0)的调用会为固定效果中的拦截打印一个p.value，但是lmerTest失败了，实际上是从lme4调用了一个摘要。

> summary(lmer0)
summary from lme4 is returned
some computational error has occurred in lmerTest
Linear mixed model fit by REML ['lmerMod']
Formula: Reaction ~ 1 + (1 | Subject)
   Data: sleepstudy

REML criterion at convergence: 1904.3

Scaled residuals: 
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-2.4983 -0.5501 -0.1476  0.5123  3.3446 

Random effects:
 Groups   Name        Variance Std.Dev.
 Subject  (Intercept) 1278     35.75   
 Residual             1959     44.26   
Number of obs: 180, groups:  Subject, 18

Fixed effects:
            Estimate Std. Error t value
(Intercept)   298.51       9.05   32.98

如果我在哪里使用nlme作为相同的模型，那么一切看起来都是正确的：

library(nlme)
lme0 <- lme(Reaction ~ 1, random = ~1|Subject, data = sleepstudy)
summary(nlme0)
Linear mixed-effects model fit by REML
 Data: df 
       AIC      BIC    logLik
  1910.327 1919.889 -952.1633

Random effects:
 Formula: ~1 | Subject
        (Intercept) Residual
StdDev:    35.75385 44.25907

Fixed effects: Reaction ~ 1 
               Value Std.Error  DF  t-value p-value
(Intercept) 298.5079  9.049936 162 32.98453       0

Standardized Within-Group Residuals:
       Min         Q1        Med         Q3        Max 
-2.4983313 -0.5501348 -0.1475698  0.5122894  3.3445880 

Number of Observations: 180
Number of Groups: 18 

如果这个问题更适合CrossValidated，请告诉我，我会把它移到那里。谢谢。

Answer 1

作为lmerTest开发人员之一，我可以确认这确实是一个bug。

它在GitHub (https://github.com/runehaubo/lmerTest)上的开发版本中也是固定的，您可以用

library("devtools")
install_github("runehaubo/lmerTest")

请在GitHub上提出潜在的未来错误。

布尔卢恩

Answer 2

这是lmerTest:::calcSummary中的一个bug。

它期望result是一个matrix，但是在您的例子中，它被简化为一个vector。

看起来是个很简单的修正。