如何在 glmer 中获取随机效应的 p 值

我想根据行动和国家层面的特征，使用 glmer 来分析抗议的主张何时针对国家。因此，我想获得固定效应和随机效应的 p 值。我的模型如下所示：

targets <- glmer(state ~ ENV + HLH + HRI + LAB + SMO + Capital + 
(1 + rile + parties + rep + rep2 + gdppc + election| Country), 
data = df, family = binomial)

输出仅给出方差和标准差。随机效应以及它们之间的相关性，这对于大多数多级分析有意义，但不适合我的目的。有什么方法可以获得随机效应的估计值和 p 值之类的东西吗？

如果用 R 无法完成此操作，是否有任何其他统计软件可以提供这样的输出？

更新：按照此处的建议，我已将此问题移至交叉验证：https://stats.stackexchange.com/questions/381208/r-how-to-get-estimates-and-p-values-for-random-effects-in-glmer https://stats.stackexchange.com/questions/381208/r-how-to-get-estimates-and-p-values-for-random-effects-in-glmer

library(lme4)

library(lattice) 

xyplot(incidence/size ~ period|herd, cbpp, type=c('g','p','l'),
   layout=c(3,5), index.cond = function(x,y)max(y))

gm1 <- glmer(cbind(incidence, size - incidence) ~ period + (1 | herd),
          data = cbpp, family = binomial)

summary(gm1)