У меня есть набор данных dat2, на котором я хочу разместить линейную модель смешанных эффектов. В прошлом я использовал lmer () (пакет lme4) в дополнение к pvals.fnc для вычисления связанных p-значений.

Однако, поскольку я переустанавливал версию R 3.0.2 с новыми пакетами lme4 (1.0.4) и languageR (1.4), я получаю сообщение об ошибке при выводе функции lmer. Это говорит о том, что вывод не является объектом mer. Действительно, его класс - lmeRmod.

Вот код, который я использую:

names(dat2)<-c("auc","subj","decod","soa","vis")
attach(dat2)
mod1 <- lmer(auc ~ decod + (1 | subj))
mod2 <- lmer(auc ~ vis+ (1 | subj))
mod3 <- lmer(auc ~ decod + vis + (1 | subj))
mod4 <- lmer(auc ~ decod + vis + decod*vis + (1 | subj))
pvals.fnc(mod1)

И я получаю эту ошибку:

> pvals.fnc(mod1)
the input model is not a mer object
NULL

Действительно, когда я смотрю на mod1, я обнаруживаю, что это объект lmeRmod, а не объект mer.

> mod1
Linear mixed model fit by REML ['lmerMod']
Formula: auc ~ decod + (1 | subj) 
REML criterion at convergence: -213.3884 
Random effects:
 Groups   Name        Std.Dev.
 subj     (Intercept) 0.04187 
 Residual             0.11087 
Number of obs: 155, groups: subj, 6
Fixed Effects:
(Intercept)       decod2       decod3       decod4  
     0.9798      -0.1141      -0.3599      -0.3090 

Эта проблема очень похожа на описаннуюВот, Любые идеи 1 / в чем проблема может быть (почему я не выводить объект mer) и 2 / как обойти это (я пытался переустановить более старые версии, но у меня есть проблемы совместимости между пакетами)?

Любая помощь будет отличной! Спасибо !