Hola de nuevo,

No estoy seguro de porque te sale ese error. Por lo que veo en el resultado
que obtienes, ¿podría ser porque le faltan las primeras comillas al Chisq?.
Tendria que ser:


anova(a,as,test=”Chisq")


Saludos

Manuel


El 13 de junio de 2014, 13:50, Miguel Lázaro <lazarolv@yahoo.es> escribió:

> Hola Manuel
> lo he tratado de hacer pero me sale
>
> Error: unexpected string constante in:
>
> "anova(a,as,test=Chisq")
>
> 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@gmail.com> escribió:
>
>  Asunto: Re: [R-es] p values con LMER
>  Para: "Miguel Lázaro" <lazarolv@yahoo.es>
>  CC: r-help-es@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@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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