sjt.lmer отображает неверные значения p

Question

Я только что заметил, что в таблицах sjt.lmer отображаются неверные p-значения, например, p-значения, которые не отражают сводку модели.Похоже, это новая проблема, так как в прошлом месяце все работало нормально?

Использование предоставленных данных и кода в виньетке пакета

library(sjPlot)
library(sjmisc)
library(sjlabelled)
library(lme4)
library(sjstats)

загрузить данные образца

data(efc)

подготовить переменные группировки

efc$grp = as.factor(efc$e15relat)
levels(x = efc$grp) <- get_labels(efc$e15relat)
efc$care.level <- rec(efc$n4pstu, rec = "0=0;1=1;2=2;3:4=4", 

val.labels = c («none», «I», «II», «III»))

фрейм данных для встроенной модели

mydf <- data.frame(
  neg_c_7 = efc$neg_c_7,
  sex = to_factor(efc$c161sex),
  c12hour = efc$c12hour,
  barthel = efc$barthtot,
  education = to_factor(efc$c172code),
  grp = efc$grp,
  carelevel = to_factor(efc$care.level)
)

подходит для образцов

fit1 <- lmer(neg_c_7 ~ sex + c12hour + barthel + (1 | grp), data = mydf)
summary(fit1)
p_value(fit1, p.kr =TRUE)

сводка модели

сводка p_value

sjt.lmer вывод не показывает эти значения p??

Answer 1

Обратите внимание, что первая сводка получена из модели, снабженной lmerTest , которая вычисляет значения p с df на основе приближения Саттертвэйта (см. Первую строку в выводе).

p_value()однако с p.kr = TRUE используется приближение Кенварда-Роджера из пакета pbkrtest , что немного более консервативно.

Ваш вывод из sjt.lmer(), кажется, как-то испорчен,и я не могу воспроизвести это на вашем примере.Мой вывод выглядит нормально: