prueba anova tipo III para un GLMM

Estoy ajustando un glmermodelo en el lme4paquete R. Estoy buscando una tabla anova con el valor p que se muestra allí, pero no puedo encontrar ningún paquete que se ajuste a ella. ¿Es posible hacerlo en R?

El modelo que estoy ajustando es de la forma:

model1<-glmer(dmn~period*teethTreated+(1|fullName), 
   family="poisson", 
   data=subset(dataset, 
          group=='Four times a year'),
   control=glmerControl(optimizer="bobyqa"))

Si está dispuesto a conformarse con las pruebas de Wald, esto debería funcionar:

library(lme4)
library(car)
gm1 <- glmer(cbind(incidence, size - incidence) ~ period + (1 | herd),
                   data = cbpp, family = binomial)
Anova(gm1,type="III")

Sin embargo, tenga en cuenta (de ?Anova) que:

Las designaciones "tipo II" y "tipo III" están tomadas de SAS, pero las definiciones utilizadas aquí no corresponden precisamente a las empleadas por SAS. Las pruebas de tipo II se calculan de acuerdo con el principio de marginalidad, probando cada término después de todos los demás, excepto ignorando a los parientes de orden superior del término; Las llamadas pruebas de tipo III violan la marginalidad, probando cada término en el modelo después de todos los demás. Esta definición de pruebas de Tipo II corresponde a las pruebas producidas por SAS para los modelos de análisis de varianza, donde todos los predictores son factores, pero no de manera más general (es decir, cuando hay predictores cuantitativos). Tenga mucho cuidado al formular el modelo para las pruebas de tipo III, o las hipótesis probadas no tendrán sentido.

¡Verificaría sus resultados con mucho cuidado para asegurarme de que tengan sentido!

Alternativamente, puede utilizar afex::mixedpara obtener tablas análogas a través de la prueba de razón de probabilidad o de arranque paramétrico; este último es el más preciso, pero también el más lento con diferencia.

Consulte ?pvaluesen el lme4paquete una discusión más general sobre el cálculo del valor p en el contexto de GLMM.