如何量化具有隨機效應的模型的重要性？<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />當在JMP中運行包含隨機效應的模型時，無法計算ANOVA表，因此不會生成整個模型的p值。相反，計算REML Varaince Compenent Estimates。我想知道當包含隨機效應時是否有任何方法可以獲得整個模型的p值。我知道p值並不總是可行的方式（我也在使用AICc），但我認為需要一個p值來幫助其他人解釋我的模型。
Re：如何量化具有隨機效應的模型的重要性？想想什麼是ap值 - 零假設被拒絕的概率通常是給出的答案。 但它有一些假設，第一個是存在某種測試。 關於我能想到的唯一一個測試是似然比檢驗，將擬合模型的對數似然與空模型進行比較。 事實證明，對於合理大小的數據集和有限數量的模型參數，AICc就像你能找到的那樣好。 然而，比較-2對數似然的卡方值是我能想到的唯一“p值”生成測試。
史蒂夫德納姆
