Question

我有4个随机因素，我想使用lme4提供其线性模型。但努力适应模型。

假设A嵌套在B（两个级别）中，而B又嵌套在xx个受体（P）的每一个中。所有人都回复了xx Ms（M）。

我想对模型进行拟合以获取每个因子及其相互作用的方差。

我使用以下代码拟合模型，但未成功。

lme4::lmer(value ~ A  + 
      (1 + A|B) + 
      (1 + P|A), 
      (1+ P|M),
    data = myData, na.action = na.exclude)

我也阅读了有趣的材料here，但尽管如此，我仍然难以适应模型。有什么帮助吗？

Answer 1

猜测，如果嵌套结构为（P (teachers) / B (occasions) / A (participants) )，则意味着假定一位教师的场合完全独立于其他任何老师的场合，并且反过来也不会在所有场合共享参与者或教师，但问题（M）在所有教师，场合和参与者之间共享：

value ~ 1  + (1| P / B / A) + (1|M)

一些潜在的问题：

正如您在评论中所暗示的那样，对于数量较少的因子（例如，<5），将随机效应拟合可能并不现实；这可能会导致可怕的“单一模型”消息（有关更多详细信息，请参阅GLMM FAQ）。
如果每个参与者都回答了所有问题（M，那么原则上可以拟合一个模型，该模型考虑参与者之间的问题间相关性：最大模型将为~ 1 + (M | P / B / A)（它将在教师级别，教师内部的时机以及教师内部的时机内的参与者之间寻找问题间的相关性）。但是，这在实践中几乎是不可能的（特别是如果每个参与者仅回答一次每个问题，在这种情况下教师：场合：参与者：问题的方差将与线性模型中的剩余方差相混淆）。在这种情况下，您会收到有关“可能无法识别”的错误：请参见this question以获得更多说明/细节。