Почему значения p из tab_model() и Anova() sjPlot не совпадают с выходными данными LMM?

У меня есть вопрос относительно оценок p-значения для выходных данных модели LMM lme4:

Я сравнил значения p, полученные функциями tab_model и Anova, и они, похоже, не совпадают. Когда я бегаю Anova, я получаю значительные результаты с фиксированным эффектом, а при беге tab_model не получаю значительных результатов. Я знаю, что вычисление p-значений для LMM — спорная тема, но, тем не менее, я бы хотел это сделать.

Я запустил tab_model как с приближением Уолда, так и с приближением Саттертуэйта для аргумента df.method, а также с установкой p.adjust = NULL, так что я получаю нескорректированные значения p, но оно все равно дает другие значения p, чем Anova.

Мой код выглядит следующим образом:

tab_model(my_lmm,
          seed = 42,
          show.se = TRUE, 
          show.stat = FALSE,
          show.intercept = FALSE, 
          show.df = FALSE,
          show.re.var = FALSE,
          show.icc = TRUE,
          show.obs = FALSE,
          p.style = "scientific",
          p.threshold = c(0.05),
          p.adjust = NULL,
          df.method = "satterthwaite",
          digits = 6, 
          digits.p = 3)

Anova(my_lmm)

Заранее спасибо за вашу помощь!

Мерль