Question

好的，我在学校的教室里有学生。我想知道考试分数是否取决于你的学校。

我的基本模型是：

basemodel <- lmer(test ~ schoolnumber +
     (1 | schoolnumber/classnumber), data=mydata)

我是否想尝试添加学生级别？

不能工作：

model1 <- lmer(test ~ schoolnumber + 
    (1 | schoolnumber/classnumber/ studentID), data=ED)

不能工作：

model2 <- lmer(test ~ schoolnumber + 
(1 | schoolnumber/classnumber) +( 1 |studentID), data=ED)

不能工作：

model3 <- lmer(test ~ schoolnumber + 
(1 + studentID | schoolnumber/classnumber), data=ED)

model4 <- lmer(test ~ schoolnumber + studentID + 
(1 | schoolnumber/classnumber), data=ED)

当我添加学生证时，它说

Warning message:
In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv,  :
  Model is nearly unidentifiable: very large eigenvalue
 - Rescale variables?

此外，我当前的test分数是从原始分数中获得的标准化分数，然后是z分数，然后是线性变换（标准分数）; 100 + 15(z)。

我可以使用这些线性变换分数，还是应该使用其他东西？我在其他地方看过使用scale（）的代码吗？

Answer 1

正如Roland所说，如果schoolnumber是分类/因子变量，那么你的第一个模型应该失败：

~ schoolnumber + (1 | schoolnumber/classnumber)

包括schoolnumber作为固定分类预测变量和随机效应分组变量。 ~ (1|schoolnumber/classnumber)会更有意义。

如果你摆脱schoolnumber作为固定效应预测器，那么</ p>

~ (1 | schoolnumber/classnumber) + (1|studentID)

应该工作。我不建议将studentID添加为固定效果。

我假设学生的标签是唯一的，即学校1号学生1A57和学校2号学生1A57不同...... / p>

您在每个级别（观察，学生，班级，学校）的数据集有多大？我猜测学生是在学校里面嵌套但是在课堂上交叉，即每个学生只在一所学校但在一个以上的班级。只要你有独特的学生标记，你就可以像指定模型一样重要。

如何将个体编码为lme4嵌套模型？

1 个答案: