La práctica usual es revisar los criterios de AIC o BIC, comparando los
modelos con y sin el efecto aleatorio en cuestion. Si estos criterios son
menores en el modelo con el efecto aleatorio, entonces el efecto debe
quedar en el modelo. Es una forma indirecta de probar la significación de
un efecto aleatorio, claro está que no obtendrás un p-valor. Aunque
sinceramente no creo que sea necesario que lo necesites.

Prof. Julio Di Rienzo
Estadística y Biometría
FCA- U.N. Córdoba
IBS-RARG President
http://sites.google.com/site/juliodirienzo
"Biometry, the active pursuit of biological
knowledge by quantitative methods."
(R.A. Fisher, 1948)


2013/1/4 Jorge I Velez <jorgeivanvelez@gmail.com>

> Hola Gianlu,
>
> Es una pregunta muy dificil.  Sin embargo, una manera de resolverlo es
> utilizando MCMC como lo expresa Douglas Bates en
> https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2006-May/094765.html para el caso de
> efectos fijos.  En el caso de efectos aleatorios, la aproximacion es
> similar.
>
> Otra forma es utilizando un LRT como en
> http://tolstoy.newcastle.edu.au/R/help/05/07/8420.html y
>
> http://stats.stackexchange.com/questions/22988/significant-effect-in-lme4-mixed-model
>
> Espero sea de utilidad.
>
> Feliz año,
> Jorge.-
>
>
>
> 2013/1/4 gianlu.85@virgilio.it <>
>
> >  Hola a todos,
> > quisiera preguntar en un GLMM como puedo saber cual es el p value de los
> > factores random?
> > Hacieno modelos del tipo glmer siempre sale la variance y la deviacion
> > estandar de cada factor random, pero nunca pone el p value. Como se puede
> > saber si ese factor es significativo en el modelo?
> > Yo sé que la variaza explica cuanto ese factor (random) influye en la
> > varianza total, pero para tener un valor que diga que sea significativo?
> > Hay una manera?
> > Mucahs gracias,
> > Gianlu
> >
> >         [[alternative HTML version deleted]]
> >
> >
> > _______________________________________________
> > R-help-es mailing list
> > R-help-es@r-project.org
> > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
> >
> >
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>
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