Já tinha lido este do Bates, e concordo em quase tudo com ele. Eu mesmo sou um defensor do fim da ditadura dos p-values (e trabalho na saúde...vai vendo a briga), ainda mais pq são sempre interpretados como níveis de significância. Mas o que a Juliana pode estar chamando de Modelo Misto é a abordagem de componentes da variância, baseados nos MSW (como Bates mesmo aponta,,,não tinha lembrado disso). Aí faz sentido testes post-hoc e suas mais diversas correções. Juliana, neste caso o método que vc está utilizando não é adequado. Tente uma ANOVA com os chamados "efeitos aninhados" (caso vc realmente precise dos p-values corrigidos). Ou use a função do Moore, dada em um dos links do Walmes (o blog). Att Em 21 de novembro de 2012 18:46, Walmes Zeviani <walmeszeviani@gmail.com>escreveu:
Fernando,
Seus apontamentos estão corretos. O que se faz é considerar a distribuição assintótica dos estimadores de máxima verossimilhança. Ela estabelece que os estimadores são normais. Por isso que usamos a normal para intervalos de Wald e chi-quadrado para testes de razão de verossimilhança. Distribuição t e F representam distribuição amostral de estatísticas de teste para estimação ANOVA de componentes de variância. Em modelos mistos tais estatísticas de teste (t e F) não seguem mais essas distribuições. Algum desenvolvimento foi feito no sentido de casar a distribuição corrigindo-se os graus de liberdade dos testes, mas até onde eu sei isso só tá implementado em um software e não recebido importância. Documentos que li na internet sobre implementação da lme4 discute essas abordagens de correção com contra argumentos interessantes e justifica porque a lme4 não retorna p-valor no summary do ajuste. Recomendo aos interessados o conteúdo dos seguintes links
https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2006-May/094765.html http://blog.lib.umn.edu/moor0554/canoemoore/2010/09/lmer_p-values_lrt.html
À disposição. Walmes.
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-- Fernando A.B. Colugnati