在r里面做lmm，有三个预测变量，都是有序变量。得到的结果如下，请问这样可否继续去掉一些预测变量（比如CD不显著，将它从模型中删掉），继续优化模型
library(lmerTest)
m.full <- lmer(AC~DTD*CT*CD+(1+DTD+CT||ID),data = mydata)
> anova(m.full)
Type III Analysis of Variance Table with Satterthwaite's method
Sum Sq Mean Sq NumDF DenDF F value Pr(>F)
DTD 0.134827 0.134827 1 412.26 54.8593 7.374e-13 ***
CT 0.000046 0.000046 1 386.53 0.0189 0.89079
CD 0.005720 0.005720 1 380.41 2.3275 0.12793
DTD:CT 0.000924 0.000924 1 380.41 0.3759 0.54018
DTD:CD 0.010289 0.010289 1 380.41 4.1864 0.04144 *
CT:CD 0.011917 0.011917 1 380.41 4.8491 0.02826 *
DTD:CT:CD 0.017398 0.017398 1 380.41 7.0788 0.00813 **
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
问题其实就是lmm模型中固定效应怎么选择，可否根据全模型的结果一个一个删除不感兴趣的预测变量
引用 皆我百晓生 小程序回复内容作答：
对于LMM（线性混合模型）中的固定效应选择，可以根据全模型的结果逐一删除不感兴趣的预测变量，并比较删除前后的模型拟合优度（例如AIC、BIC等），以确定是否可以继续删除。一般来说，在删除一个预测变量后，如果模型的拟合优度没有显著下降，那么可以将其从模型中删除。
在你的示例中，你可以进行以下步骤来确定是否可以删除CD变量：
比较含有CD变量的全模型（m.full）和删除CD变量的简化模型（m.simplified）的拟合优度。你可以使用AIC、BIC等指标进行比较，较小的值表示更好的模型拟合。
m.simplified <- lmer(AC~DTD*CT+(1+DTD+CT||ID),data = mydata)
AIC(m.full)
AIC(m.simplified)
如果简化模型的拟合优度与全模型的拟合优度差距不显著，则说明CD变量对模型的解释效果较小，可以考虑删除。
anova(m.full, m.simplified)
进一步检查简化模型中的其他变量是否显著，并比较其解释效果，以确定是否需要进一步优化模型。
需要注意的是，对于有序变量，你可能还需要考虑其线性、二次或其他更适合的形式来建模，以充分利用变量之间的关系，并确保模型的合理性。
【以下回答由 GPT 生成】
要确定在LMM中哪些预测变量可以被去除以优化模型，我们可以使用逐步回归或模型比较的方法。下面是两种可能的方法：
逐步回归方法
step()函数，逐步移除不显著的变量。首先，拟合全模型。library(lmerTest)
m.full <- lmer(AC ~ DTD * CT * CD + (1 + DTD + CT || ID), data = mydata)
step()函数来选择变量。设置direction参数为backward，这样在每一步都会移除一个变量。m.step <- step(m.full, direction = "backward")
anova()函数来比较完整模型和逐步回归模型的显著性。anova(m.full, m.step)
模型比较方法
drop1()函数，逐个删除预测变量，并比较模型的准确性。首先，拟合全模型。library(lmerTest)
m.full <- lmer(AC ~ DTD * CT * CD + (1 + DTD + CT || ID), data = mydata)
drop1()函数来删除一个变量，并比较模型的准确性，设置test参数为"Chisq"以进行卡方检验。drop_result <- drop1(m.full, test = "Chisq")
drop_result
以上方法可以帮助确定哪些预测变量可以从LMM中删除以优化模型。请注意，这里给出的方法仅供参考，具体的决策应该结合实际情况和领域知识进行。
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