Confusão sobre valores anteriores e p: como os valores p do pacote memisc se comparam aos do MCMC?

Fiquei com a impressão de que a função lmer()no lme4pacote não produzia valores de p (veja lmervalores de p e tudo isso ).

Eu tenho usado valores MCMC gerados p vez como por esta pergunta: efeito significativo no lme4modelo misto e esta pergunta: Não é possível encontrar p-valores na saída do lmer()no lm4pacote noR .

Recentemente, tentei um pacote chamado memisc e seu getSummary.mer()para obter os efeitos fixos do meu modelo em um arquivo csv. Como por mágica, paparece uma coluna chamada que corresponde extremamente aos meus valores-p do MCMC (e não sofre o tempo de processamento que vem com o uso pvals.fnc()).

Eu tentei dar uma olhada no código getSummary.mere localizei a linha que gera o valor-p:

p <- (1 - pnorm(abs(smry@coefs[, 3]))) * 2

Isso significa que os valores de p podem ser gerados diretamente a partir lmerda saída em vez de em execução pvals.fnc? Sei que isso sem dúvida iniciará o debate sobre "fetichismo com valor-p", mas estou interessado em saber. Eu nunca ouvi falar memiscantes quando se trata lmer.

Para ser mais sucinto: Qual é o benefício (se houver) de usar os valores p do MCMC sobre os gerados por getSummary.mer()?

r mixed-model p-value mcmc lme4-nlme Tumbledown
fonte

Eu sou o autor original da getSummary.merfunção. Os valores-

reportados devem ser usados apenas como uma verificação rápida. Se bem me lembro, na verdade incluí apenas os valores-

para fazê-lo funcionar dentro da estrutura fornecida por . Mas isso realmente deve ser fornecido com um aviso apropriado para o usuário, e entrarei em contato com o mantenedor do pacote para ver como adicionar isso. Meu conselho é seguir o fornecido por Doug Bates: o MCMC é a aposta segura (assumindo que os outros não tenham melhores opções).

p

$p$

p

$p$ memisc

Jason Morgan

@ JasonMorgan Parece-me uma resposta bastante razoável para a pergunta.

Glen_b -Reinstala Monica

@JasonMorgan Concordo com o que você diz, mas atualmente mcmcsamp()não está disponível devido a vários problemas (pode-se verificar a Status of mcmcsampseção em glmm.wikidot.com/faq para obter mais detalhes). Sinto que, no momento, provavelmente a inicialização (paramétrica?) É uma alternativa viável - e não muito difícil de implementar -; a bootMer()função pode ser útil.

usεr11852 diz Reinstate Monic

@ JasonMorgan Eu acho que uma cópia e colagem seria boa, já que, aos meus olhos, seu comentário valioso realmente responde à pergunta. (No entanto, se você achar que pode expandir um pouco sua explicação de por que os valores p realmente devem ser usados apenas como uma verificação rápida e não como valores p, ou quando é mais provável que sejam aproximações ruins, ou por que o MCMC é uma aposta segura, tanto melhor.)

Glen_b -Reinstate Monica

Outra nota técnica / terminológica do PO. Os valores de p obtidos usando o método in memiscsão os valores de p de tratar as estatísticas de teste observadas como estatísticas de Wald (tratando ot como uma Wald z neste caso). Esse teste se baseia na suposição "amostra grande" e é cada vez mais confiável à medida que o tamanho da amostra aumenta. O valor baseado no MCMC, que eu saiba, não se baseia em tal suposição. De qualquer forma, ler um pouco sobre os testes de Wald e alternativas a eles pode ajudar a esclarecer mais a sua pergunta.

Jake Westfall

Confusão sobre valores anteriores e p: como os valores p do pacote memisc se comparam aos do MCMC?

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