我正在进行多级建模的样本量计算模拟研究。我正在使用R进行模拟和估算。正如this post中所述，confint函数无效，这是由于模型错误指定。因为，我在组级别有一个独立变量（X），在组级别有一个独立变量（Z），并且由于模拟研究假设截距偏差与分组因子的X效应偏差之间为零相关，因此需要指定模型as：
fit <- lmer(Y~X+Z+X:Z+(X||group),data=sim_data)
现在confint.merMod功能正常工作。但是出现了另一个问题。我正在检查样本大小对各种参数组合的影响。但是对于小团体规模，我发现警告信息超过50（尽管它也会产生结果）。其中一些是：
Warning messages:
1: In optwrap(optimizer, par = thopt, fn = mkdevfun(rho, ... :
convergence code 3 from bobyqa: bobyqa -- a trust region step failed to reduce q
4: In zeta(shiftpar, start = opt[seqpar1][-w]) :
slightly lower deviances (diff=-1.42109e-14) detected
5: In nextpar(mat, cc, i, delta, lowcut, upcut) :
Last two rows have identical or NA .zeta values: using minstep
7: In zetafun(np, ns) : slightly lower deviances (diff=-1.42109e-14) detected
8: In FUN(X[[i]], ...) : non-monotonic profile
24: In nextpar(mat, cc, i, delta, lowcut, upcut) :
unexpected decrease in profile: using minstep
25: In profile.merMod(object, which = parm, signames = oldNames, ... :
non-monotonic profile for (Intercept)
但如果增加组大小，则没有警告信息。
在这种情况下，我应该担心警告吗？