r - ランダム効果で段階的モデルを実行する方法 (lme4 + lmerTest?)

Question

BIC値を取得できるランダム効果を使用して段階的モデルを実行しようとしています。

lmerTest パッケージは、lme4 で動作すると言っていましたが、モデルから独立変数の 1 つを削除した場合にのみ動作させることができます (これは 2 つのオプション (TM) を持つ要因です)。

エラーコードは次のとおりです。

$<-( *tmp*、数式、値 = 用語) のエラー: この S4 クラスのサブセットを割り当てる方法がありません

また

as_lmerModLmerTest(model) のエラー: クラス 'lmerMod' のモデルではありません: クラス 'lmerModLmerTest に強制できません

drop1と関係があるかもしれないとどこかで読んだことがありますが、それでもわかりませんでした。他のパッケージや機能の提案もお待ちしています。

以前は、 full.model <- lm ( ... すべてが機能していましたが、lmer に変更した後は機能しなくなりました。

私が今使っているコード：

full.model <- lme4::lmer(dep ~ TM + ind + (1 | dorp),  data=test)  #lmerTest:: give same outcome

step.model<- lmerTest::step(full.model, direction="both",k=log(16))   # n=16

summary(step.model)

BIC(step.model)

#Example dataset

test <- data.frame(TM = as.factor(c(rep("org", 3), rep("min", 3),rep("org", 3), rep("min", 3),rep("org", 3), rep("min", 3))),
                   dep = runif(18,0,20),
                   ind = runif(18,0,7),
                   dorp = as.factor(c(rep(1,6),rep(2,6),rep(3,6))))