在lme4车型上使用car:::linearHypothesis()

我想测试混合效应模型中的系数(不是截距)是否适合使用 lme4:::lmer() 与零以外的值不同。 car:::linearHypothesis() 应该能够做到这一点,使用Kenward-Rogers近似计算p值和误差自由度,如中所实现 pbkrtest (汽车 documentation ; PBKR试验 documentation ).

然而,我遇到了我认为是一个错误。我似乎只能得到利息系数对0的测试。下面是一个可复制的示例:

library(car)
library(lme4)
library(pbkrtest)

set.seed(32432)

d <- data.frame(id=rep(1:100, 4), x=rnorm(400), y=rnorm(400))
m <- lmer(y ~ x + (1|id), data=d)

linearHypothesis(m, "x=4", test="F")
# F=.1256, p=.7232
linearHypothesis(m, "x=0", test="F")
# F=.1256, p=.7232

显然,这些F值和p值不应该相同!

PBKR试验

linearHypothesis(m, "x=4")
# X2=5614.1, p=2.2e-16
linearHypothesis(m, "x=0")
# X2=.1268, p=.7218

有人有解决方法吗?