基于lmerTest构建模型的方差齐性检验疑问

模型与检验过程 #

• 拟合的混合效应模型：

model2 <- lmer(tas ~ station
              + (1|date), data = all5)

其中station是包含4个水平的分类变量。

• 提取模型残差：lmerresid <- resid(model2)
• 执行Levene方差齐性检验：leveneTest(lmerresid ~ all5$station)，得到p值为0.6572，无统计学意义，支持方差齐性假设
• 绘制残差按station分组的箱线图：boxplot(lmerresid ~ all5$station)，图形直观显示各组方差无明显差异

残差vs拟合值图异常的解读 #

你绘制残差vs拟合值图的代码：

par(mfrow = c(1,1))
plot(lmerresid ~ fitted(model2))

该图出现异常，并不否定station分组的方差齐性结论，原因如下：

• Levene检验和箱线图针对的是按station分组的组间方差齐性，这也是你原本要检验的内容，两者结果一致，足以支持方差齐性的判断。
• 残差vs拟合值图主要用于观察残差随整体拟合值的变化趋势，比如是否存在方差随拟合值增大而扩大/缩小的情况（这是另一种异方差形式，和按station分组的方差齐性不是同一维度），或者是否存在异常值、模型设定偏差等问题。

结论 #

针对station分组的方差齐性，现有检验（Levene检验）和可视化（箱线图）结果已经明确支持方差齐性，残差vs拟合值图的异常反映的是模型其他维度的潜在问题，不影响这一结论。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lola