r中一个混合效应模型中两个变量之间的Wald卡方检验答案

【问题标题】：Wald Chi-Squared Test between two variable in one mixed effect model in rr中一个混合效应模型中两个变量之间的Wald卡方检验
【发布时间】：2017-02-15 20:46:00
【问题描述】：

我试图完成纵向数据分析的作业。问题是在模型内比较年龄的横截面和纵向效应的差异（基线横截面：baseage，纵向年龄：agechange）。

我编码喜欢的模型：适合

在Stata中我们只需要这样的代码：test baseage=agechange，然后答案会显示：测试 baseage = change_age

[logfev1]baseage - [logfev1]change_age = 0

       chi2(  1) =    0.41
     Prob > chi2 =    0.5244

但在 R 中我真的不知道如何进行测试（wald 测试）。

【问题讨论】：

如果您需要我可以发送给您的数据集，我不知道如何在此处附加数据集。谢谢
您似乎不想在这里编程，所以也许您的问题最好属于Cross Validated，那里有关于统计测试的问题。否则，您真的应该非常清楚“沃尔德测试”的含义，并描述计算该值所需的统计数据。如有必要，请提供来自 Stata 的相关文件。

标签： r mixed-models nlme longitudinal

【解决方案1】：

如果您使用glmer 而不是lme 方法，您可以使用summary(fit)，它实际上会给您Wald 测试作为其输出的一部分。

或者您可以从 lme 上的汽车包裹中拨打 Anova(fit)，它会返回 Wald 的 Chi Square 结果。

您可以在 rStudio 的控制台中键入 ?glmer 来阅读它，如果您安装汽车包并加载它，您可以运行 ?Anova（captalized）来了解那里的方法

【讨论】：