Различные значения p взаимодействия в R по сравнению с SPSS

Question

Изначально я запускал свои данные в SPSS, потому что на изучение пакета lmer у меня ушло некоторое время на изучение. Я потратил несколько недель на написание сценария на R, но мой вывод на R отличается от того, что я получаю с помощью SPSS.

У меня есть 3 фиксированных эффекта: Group, Session и TrialType.

Когда я запускал смешанную модель в SPSS, я получал группу взаимодействия * Session p = .08 ИЛИ p = .02, в зависимости от того, какую ковариационную структуру я использовал. Это отчасти причина, по которой я хотел использовать R, потому что у меня не было достаточно информации, чтобы помочь мне решить, какую структуру использовать.

Вот мои модели в R. Я использую Log Вероятностный Тест, чтобы получить p-значение для этого взаимодействия группы * Session.

Mod2 = lmer(accuracy ~ group*session*trialtype + (trialtype|subject), REML=F, data=data, 
    control = lmerControl(optimizer = "optimx", optCtrl=list(method='L-BFGS-B'))))
 Mod5 = lmer(accuracy ~ session + trialtype + group + session*trialtype + trialtype*group + (trialtype|subject), 
    data=data, REML=FALSE,
    control = lmerControl(optimizer = "optimx", optCtrl=list(method='L-BFGS-B')))

 anova(Mod2, Mod5)

 Data: data
 Models:
 Mod5: accuracy ~ session + trialtype + group + session * trialtype + 
 Mod5:     trialtype * group + (trialtype | subject)
 Mod2: accuracy ~ group * session * trialtype + (trialtype | subject)
 Df     AIC     BIC logLik deviance  Chisq Chi Df Pr(>Chisq)
 Mod5 23 -961.32 -855.74 503.66  -1007.3                         
 Mod2 27 -956.32 -832.38 505.16  -1010.3 2.9989      4      0.558

Я также отмечу, что я добавил lmerControl на основе двух предупреждений / сообщений об ошибках, которые я получал. Когда я добавил это, я получил предупреждение об исключительной границе.

Возможно ли, что R не распознает переменную группировки в моих данных? Я не уверен, как это определить или исправить.

Пожалуйста, прокомментируйте, если мне нужно указать дополнительную информацию. Спасибо!

Вот мой синтаксис из SPSS:

 MIXED Acc BY Test TrialType Group
   /CRITERIA=CIN(95) MXITER(100) MXSTEP(10) SCORING(1) SINGULAR(0.000000000001) HCONVERGE(0,
ABSOLUTE) LCONVERGE(0, ABSOLUTE) PCONVERGE(0.000001, ABSOLUTE)
   /FIXED=Test TrialType Group Test*TrialType Test*Group TrialType*Group Test*TrialType*Group |
SSTYPE(3)
   /METHOD=ML
   /PRINT=COVB DESCRIPTIVES G  SOLUTION
   /RANDOM=INTERCEPT TrialType | SUBJECT(Subject) COVTYPE(CS)
   /REPEATED=Test | SUBJECT(Subject) COVTYPE(ID).

Answer 1

Первое, что нужно сделать, чтобы выяснить это, - убедиться, что значения логарифмического правдоподобия для подобранных моделей одинаковы, так как если модели не получают одинаковых результатов, статистика испытаний не должна быть таким же. Даже если модели совпадают, в R вы используете статистику хи-квадрат, а не F, как в SPSS Statistics MIXED. Значения p часто будут отличаться, хотя обычно не так сильно, как от 0,02 до 0,08 .558. Я подозреваю, что вы на самом деле не получили строго сопоставимых результатов.