[R-es] p values con LMER

[Marcelino de la Cruz]

Para obtener el pvalue de un t-test, lo que puedes hacer es

(1-pt(abs(tval), df=dftval))*2

donde "tval" es el valor de tu estadístico t (el que te sale en el 
summary) y  "dftval" son los grados de libertad del test.

La discusión sobre los p-valores en los modelos mixtos tiene que ver con 
cómo estimar adecuadamente los grados de libertad. Una vez decidas 
cuántos grados de libertad tienes, ya lo tienes solucionado ... ;-)

Saludos,

Marcelino




El 13/06/2014 14:05, José Luis Cañadas escribió:
> Existe discusión sobre el uso de los p-valores en modelos mixtos. Como se
> ha dicho antes, para mi  lo más adecuado es comparar modelos mediante la
> función anova.  Por Internet se puede encontrar un buen libro de Douglas
> Bates y en español,  busca modelos mixtos con R de Luis Cayuela, enfocado
> hacia ecología, pero está muy bien
> El 13/06/2014 14:00, "Jorge I Velez" <jorgeivanvelez en gmail.com> escribió:
>
>> Hola Miguel,
>>
>>
>> 2014-06-13 21:50 GMT+10:00 Miguel Lázaro <lazarolv en yahoo.es>:
>>
>>> Hola Manuel
>>> lo he tratado de hacer pero me sale
>>>
>>> Error: unexpected string constante in:
>>>
>>
>>
>> Creo que te falto una "
>>
>>
>>>
>>> "anova(a,as,test=Chisq")
>>>
>>        ^^^^^^^^^^^^^
>>               debe ser
>>                                   anova(a, as, test = "Chisq")
>>
>> Saludos,
>> Jorge.-
>>
>>
>>
>>>
>>> no tengo ni idea de por qué...
>>>
>>> Me resulta alucinante no poder contar ya con pvals.fnc. ¿Será imposible
>>> hacerse con ello?
>>>
>>> Saludos,
>>> Miguel
>>>
>>>
>>>
>>> --------------------------------------------
>>> El vie, 13/6/14, Manuel Azcárate <mazcarategarcia en gmail.com> escribió:
>>>
>>>   Asunto: Re: [R-es] p values con LMER
>>>   Para: "Miguel Lázaro" <lazarolv en yahoo.es>
>>>   CC: r-help-es en r-project.org
>>>   Fecha: viernes, 13 de junio, 2014 13:21
>>>
>>>
>>>
>>>   Hola Miguel,
>>>
>>>
>>>   Aunque algo más arduo que
>>>   algún paquete que lo calcule
>>>   directamente, yo lo que hago es crear un modelo reducido sin
>>>   la variable de la
>>>   que quiero saber el pvalor y compararlos mediante un test
>>>   anova. El valor
>>>   obtenido por esta comparación puede utilizarse con el
>>>   pvalor de esa variable.
>>>
>>>
>>>   Por ejemplo:
>>>
>>>   Lm1=lmer(rt_ln ~ (fre_ln *
>>>   Z_nsize * frebase_ln + (1|word),
>>>   data = x)
>>>
>>>   Lm2= lmer(rt_ln ~ (Z_nsize
>>>   * frebase_ln + (1|word), data =
>>>   x)
>>>
>>>   anova(Lm1,Lm2,
>>>   test="Chisq") #Obtiens el pvalor de
>>>   la variable "fre_ln"
>>>
>>>
>>>
>>>   Lm3=lmer(rt_ln ~ (fre_ln *
>>>   frebase_ln + (1|word), data = x)
>>>
>>>   anova(Lm1,Lm3,
>>>   test="Chisq") #Obtiens el pvalor de
>>>   la variable " Z_nsize"
>>>
>>>
>>>
>>>   Espero que te sea de
>>>   utilidad,
>>>
>>>   Un saludo
>>>
>>>   Manuel
>>>
>>>
>>>
>>>   El 13 de junio de 2014,
>>>   12:25, Miguel Lázaro <lazarolv en yahoo.es>
>>>   escribió:
>>>
>>>   Hola
>>>   a todos,
>>>
>>>   quería preguntaros un medio para obtener los valores p
>>>   usando lmer. He tratado con pvals.fnc, que es lo que me
>>>   habían recomendado, pero por algún motivo no está ya
>>>   disponible etc.
>>>
>>>
>>>
>>>   Ésta es la función que tengo, pero da las "t",
>>>   sin los valores p. Aunque Baayen indica que valores por
>>>   encima de 2 son significativos necesito saber las p.
>>>
>>>
>>>
>>>   resultado = lmer(rt_ln ~ (fre_ln * Z_nsize * frebase_ln +
>>>   (1|word) data = x)  (abreviado)
>>>
>>>   = print (resultado, c=F)
>>>
>>>
>>>
>>>   Fixed effects:
>>>
>>>                      Estimate Std. Error t value
>>>
>>>   (Intercept)        6.640496   0.034490  192.54
>>>
>>>   fre_ln            -0.046880   0.008278   -5.66
>>>
>>>   Z_nsize            0.005787   0.008849    0.65
>>>
>>>   frebase_ln        -0.009938   0.006670   -1.49
>>>
>>>   Z_wlength         14.239570  20.102536    0.71
>>>
>>>   Z_slength          0.011011   0.006692    1.65
>>>
>>>   Z_TF               0.009903   0.008801    1.13
>>>
>>>   Z_prodctvsufij    -0.005079   0.009052   -0.56
>>>
>>>   Z_rootlenght     -17.961932  25.420022   -0.71
>>>
>>>   Zaverageres_1      0.018265   0.009195    1.99
>>>
>>>   Zrootlengthres_1  10.954681  15.511146    0.71
>>>
>>>
>>>
>>>
>>>
>>>
>>>
>>>   Saludos,
>>>
>>>
>>>
>>>   Miguel
>>>
>>>
>>>
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