パッケージlmer()内の関数はlme4p値を生成しなかったという印象を受けました（lmerp値とその他すべてを参照）。
代わりに、MCMCが生成したp値を使用して、この質問：混合モデルでの重要な効果lme4とこの質問：のパッケージの出力にp値が見つかりませんlmer()lm4R。
最近、私はmemiscと呼ばれるパッケージを試してgetSummary.mer()、モデルの固定効果をcsvファイルに入れました。まるで魔法のようにp、MCMCのp値と非常に密接に一致する列が表示されます（また、を使用した場合の処理時間はかかりませんpvals.fnc()）。
私は暫定的にコードを見てgetSummary.mer、p値を生成する行を見つけました：
p <- (1 - pnorm(abs(smry@coefs[, 3]))) * 2
これは、p値をlmer実行するのではなく、出力から直接生成できることを意味しpvals.fncますか？これが疑いなく「p-値フェティシズム」の議論を開始することを理解していますが、知りたいと思っています。memiscそれに関しては以前言及されたことを聞いたことがありませんlmer。
もっと簡潔に：生成された値よりもMCMC p値を使用する利点（ある場合）はgetSummary.mer()何ですか？
@JasonMorganこれは、質問に対するかなり合理的な答えであるように思えます。
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Glen_b-モニカを復活
@JasonMorgan私
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usεr11852は回復モニック言う
mcmcsamp()はあなたの言うことに同意しますが、多くの問題のため現在利用できません（Status of mcmcsamp詳細についてはglmm.wikidot.com/faq のセクションを確認できます）。現時点では、おそらく（パラメトリック？）ブートストラップは実行可能であり、実装するのはそれほど難しくありません。機能がbootMer()役立つ場合があります。
@JasonMorgan私はあなたの貴重なコメントが実際に質問に答えているので、コピーと貼り付けは問題ないと思います。（ただし、p値が実際にp値としてではなくクイックチェックとしてのみ使用される理由、または近似値が不適切である可能性が高い場合の説明を少しでも拡張できると感じる場合、またはMCMCが安全な賭けである理由は、はるかに優れています。）
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Glen_b -Reinstate Monica
OPに対するもう1つの技術的/用語的注意。の方法を使用して得られ
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ジェイクウェストフォール
memiscたp値は、観測された検定統計量をWald統計量として扱うことで得られるp値です（この場合、tはWald zとして扱われます）。このようなテストは「大規模なサンプル」の仮定に依存しているため、サンプルサイズが大きくなるにつれて信頼性が高まります。私の知る限り、MCMCベースの値はそのような仮定に依存していません。とにかく、Waldのテストとそれらの代替について少し読むことで、あなたの質問にさらに光を当てることができます。
getSummary.mer関数の元の著者です。報告された値は、クイックチェックとしてのみ使用してください。思い出すと、実際にはp値を含めて、によって提供されるフレームワーク内で機能するようにしました。しかし、これは実際にユーザーへの適切な警告とともに提供されるべきであり、私はこれを追加することについてパッケージ管理者に連絡します。私のアドバイスは、Doug Batesが提供するものに従うことです：MCMCは安全な賭けです（他の人にはより良い選択肢がないと仮定して）。memisc