lme4 모델로 car ::: linearHypothesis() 사용

Question

lme4:::lmer()을 사용하여 혼합 효과 모델 맞춤에서 계수 (절편이 아닌)가 0이 아닌 값과 다른지 테스트하려고합니다. 은 pbkrtest (자동차 documentation; pbkrtest documentation)에 구현 된 Kenward-Rogers 근사법을 사용하여 계산 된 p- 값 및 오차 자유도로이를 수행 할 수 있어야합니다.

그러나 버그가 있다고 생각합니다. 나는 단지 여기에 재현 예입니다 0에 대한 관심의 계수의 테스트를 얻을 수있을 것 : 분명히

library(car) 
library(lme4) 
library(pbkrtest) 

set.seed(32432) 

d <- data.frame(id=rep(1:100, 4), x=rnorm(400), y=rnorm(400)) 
m <- lmer(y ~ x + (1|id), data=d) 

linearHypothesis(m, "x=4", test="F") 
# F=.1256, p=.7232 
linearHypothesis(m, "x=0", test="F") 
# F=.1256, p=.7232 

이 F와 P-값이 달라야합니다!

linearHypothesis(m, "x=4") 
# X2=5614.1, p=2.2e-16 
linearHypothesis(m, "x=0") 
# X2=.1268, p=.7218 

누구든지 해결이 : 나는 버그가 pbkrtest 것을 나에게 제안하는 $ \ 치^2 $ 테스트를 사용하는 경우

참고로, 나는 같은 버그를 얻을하지 않습니다?

Answer 1

car 패키지 제작자 인 John Fox에게 연락을 드렸습니다. 그는 실제로 lme4:::lmer()과 맞는 모델을 car:::linearHypothesis()이 처리하는 방법에 버그가 있음을 확인했습니다. 이 문제는 car의 다음 버전에서 수정되어야합니다.