如何获取ANOVA结果中的F统计量而非卡方值？

针对你用lmer拟合模型后无法得到包含平方和（SS）、F统计量的ANOVA结果的问题，以下是几个可靠的解决方案：

方法1：使用lmerTest包 #

lmerTest扩展了lme4的功能，能计算近似F检验和对应自由度，直接输出所需统计量：

# 安装包（首次使用）
install.packages("lmerTest")
library(lmerTest)

# 拟合模型（或直接调用已有的model1）
model1 <- lmer(avgAmplitude ~ stimulusAge * stimulusResponse * congruency * subjectType + (1|id), data = dataset1)

# 生成III型平方和的ANOVA表
anova(model1, type = "III")

输出结果会包含平方和（Sum Sq）、自由度（Df）、F统计量和p值，默认采用Satterthwaite方法近似自由度。

方法2：使用afex包的mixed函数 #

afex是专门处理重复测量/混合效应ANOVA的工具，默认输出III型平方和，结果格式更符合传统ANOVA表：

# 安装包（首次使用）
install.packages("afex")
library(afex)

# 拟合模型并输出ANOVA结果
model_afex <- mixed(avgAmplitude ~ stimulusAge * stimulusResponse * congruency * subjectType + (1|id),
                    data = dataset1,
                    type = "III",  # 指定III型平方和
                    method = "S")  # Satterthwaite自由度近似；大数据集可选"KR"（Kenward-Roger，更准确但耗时）

# 查看完整结果
print(model_afex, es = "ges")  # 可选添加广义 eta 平方效应量

如果之前用afex没成功，大概率是没使用mixed函数而是直接调用anova()，mixed才是afex处理混合模型的核心函数。

方法3：调整car::Anova的参数 #

如果坚持用car包，需要指定检验统计量为F，并设置自由度近似方法：

library(car)
library(lmerTest)  # 依赖该包提供自由度计算

Anova(model1, type = "III", test.statistic = "F", df.method = "Satterthwaite")

注意事项 #

• 心理学、认知科学等领域通常使用III型平方和，所以务必指定type = "III"；
• 不同的自由度近似方法（Satterthwaite/Kenward-Roger）会影响p值，小样本推荐用Kenward-Roger（method = "KR"）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者poldi