R中的混合效应逻辑回归模型

Question

我正在尝试使用以下代码制作此混合效果模型：

f = read.csv2( file = "C:/Users/Customer/Desktop/R/language.csv", sep="," )

data = f[,c("wals_code", "X81A.Order.of.Subject..Object.and.Verb", 
"X87A.Order.of.Adjective.and.Noun", "family")]

data[data==""]<-NA

data<-data[complete.cases(data),]

data <- data[!data$X87A.Order.of.Adjective.and.Noun == "3 No dominant 
order", ]

data <- data[!data$X81A.Order.of.Subject..Object.and.Verb == "7 No dominant 
order", ]

View(data)

m <- glmer(X87A.Order.of.Adjective.and.Noun ~ 
X81A.Order.of.Subject..Object.and.Verb + family + (1|wals_code), data = 
data, family = binomial)

但是我收到以下错误：

警告讯息：

1：In（函数（fn，par，lower = rep.int（-Inf，n），upper = rep.int（Inf，：   未能在10000次评估中收敛

2：在checkConv（attr（opt，“derivs”）中，选择$ par，ctrl = control $ checkConv，：   无法评估缩放梯度

3：在checkConv（attr（opt，“derivs”）中，选择$ par，ctrl = control $ checkConv，：   模型未能收敛：使用4个负特征值退化Hessian