Confusión sobre lmer y valores p: ¿cómo se comparan los valores p del paquete memisc con los MCMC?

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Tenía la impresión de que la función lmer()en el lme4paquete no producía valores p (ver lmer, valores p y todo eso ).

He estado usando los valores generados MCMC p lugar como por esta pregunta: Efecto significativo en el lme4modelo mixto y esta pregunta: Si no encuentra los valores de p en la salida desde lmer()el lm4paquete enR .

Recientemente probé un paquete llamado memisc y es getSummary.mer()para obtener los efectos fijos de mi modelo en un archivo csv. Como por arte de magia, paparece una columna llamada que coincide con mis valores p de MCMC extremadamente cerca (y no sufre el tiempo de procesamiento que viene con el uso pvals.fnc()).

He echado un vistazo tentativo al código getSummary.mery he visto la línea que genera el valor p:

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

¿Significa esto que los valores de p pueden generarse directamente a partir lmerde la salida en lugar de ejecutarse pvals.fnc? Me doy cuenta de que esto sin duda iniciará el debate sobre el 'fetichismo del valor p', pero me interesa saberlo. No he oído memiscmencionar antes cuando se trata de lmer.

Para ser más sucinto: ¿Cuál es el beneficio (si lo hay) de usar los valores p de MCMC sobre los generados por getSummary.mer()?

r mixed-model p-value mcmc lme4-nlme Caer
fuente
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Soy el autor original de la getSummary.merfunción. Los valores informados solo deben usarse como una comprobación rápida. Si recuerdo, en realidad solo incluí los valores para que funcione dentro del marco proporcionado por . Pero esto realmente debería proporcionarse con una advertencia apropiada para el usuario, y me pondré en contacto con el responsable del paquete para ver si se agrega esto. Mi consejo es seguir lo proporcionado por Doug Bates: MCMC es la apuesta segura (suponiendo que otros no tengan mejores opciones). ppmemisc
Jason Morgan
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@JasonMorgan Esto me parece una respuesta bastante razonable a la pregunta.
Glen_b -Reinstalar Monica
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@JasonMorgan Estoy de acuerdo con lo que dice, pero actualmente mcmcsamp()no está disponible debido a una serie de problemas (se puede consultar la Status of mcmcsampsección en glmm.wikidot.com/faq para obtener más detalles). Creo que en este momento, probablemente (¿paramétrico?) Bootstrapping es una alternativa viable, y no demasiado difícil de implementar; La bootMer()función puede ser de utilidad.
usεr11852
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@JasonMorgan Creo que copiar y pegar estaría bien, ya que, a mis ojos, su valioso comentario en realidad responde a la pregunta. (Sin embargo, si siente que puede ampliar incluso un poco su explicación de por qué los valores p realmente solo deberían usarse como una verificación rápida en lugar de como valores p, o cuándo es más probable que sean aproximaciones pobres, o por qué MCMC es una apuesta segura, mucho mejor.)
Glen_b -Reinstate Monica el
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Otra nota técnica / terminológica para el OP. Los valores p obtenidos usando el método en memiscson los valores p del tratamiento de las estadísticas de prueba observadas como estadísticas de Wald ( en este caso, tratando la t como Wald z ). Tal prueba se basa en la suposición de "muestra grande" y, por lo tanto, es cada vez más confiable a medida que el tamaño de la muestra aumenta. El valor basado en MCMC, que yo sepa, no se basa en tal suposición. De todos modos, leer un poco sobre las pruebas de Wald y las alternativas a ellas podría ayudar a arrojar más luz sobre su pregunta.
Jake Westfall

Respuestas:

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Soy el autor original de la getSummary.merfunción. Los valores informados solo deben usarse como una comprobación rápida. Si recuerdo, en realidad solo incluí los valores para que funcione dentro del marco proporcionado por . Pero esto realmente debería proporcionarse con una advertencia apropiada para el usuario, y me pondré en contacto con el responsable del paquete para ver si se agrega esto. Mi consejo es seguir lo proporcionado por Doug Bates: MCMC es la apuesta segura (suponiendo que otros no tengan mejores opciones).ppmemisc

Jason Morgan
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