Невозможно настроить средство для глмера с помощью lsmeans

У меня есть glm, который я хотел бы настроить для использования lsmeans. Следующий код создает модель (и, кажется, делает это правильно):

library(lmerTest)
data$group <- as.factor(data$grp)
data$site <- as.factor(data$site)
data$stimulus <- as.factor(data$stimulus)

data.acc1 = glmer(accuracy ~ site + grp*stimulus + (1|ID), data=data, family=binomial)

Однако, когда я пытаюсь использовать любой из приведенных ниже кодов для корректировки средств для модели, я получаю сообщение об ошибке

Ошибка в lsmeansLT (модель, test.effs = test.effs, ddf = ddf):
Модель не является линейной моделью со смешанными эффектами.

lsmeans(data.acc1, "stimulus")

or

data.lsm <- lsmeans(data.acc1, accuracy ~ stimulus ~ grp)
pairs(data.lsm)

Есть предложения?


r lme4 lsmeans
person user5826447    schedule 20.03.2017    source источник
comment
Возможный дубликат Я не могу получить вывод lsmeans в glmer   -  person wjchulme    schedule 20.03.2017
comment
Сообщение об ошибке поступает из пакета lmerTest. Вместо этого попробуйте пакет lsmeans.   -  person Russ Lenth    schedule 23.03.2017

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

Проблема в том, что вы создали обобщенную линейную смешанную модель с использованием glmer() (в данном случае модель смешанной логистической регрессии), а не линейную смешанную модель с использованием lmer(). Функция lsmeans() не принимает объекты, созданные glmer(), потому что они не являются линейными смешанными моделями.

Ответы в этом сообщении могут помочь: Я не могу получить вывод lsmeans в glmer

И этот пост может быть полезен, если вы хотите понять / вычислить предельные эффекты для смешанных GLM: Есть ли способ получить предельные эффекты от ` объект glmer`

person wjchulme    schedule 20.03.2017