Question

这是我的数据集的开头：

 head(dataset)
  year location system rep_int pair    class
1 2015        A   CONV       1    2 1.807355
2 2015        A   CONV       2    2 2.807355
3 2015        A   CONV       3    2 1.807355
4 2015        A   CONV       4    2 2.807355
5 2015        A   CONV       5    2 1.807355
6 2015        A   CONV       6    2 1.807355

使用：

年（因子，三个级别）：2015- 2016 – 2017
位置（因子，三个级别）：A，B，C
系统（因子，两个级别）：CONV，BIOL
rep_int（因子，10级）：1,2，3，4，5，6，6，7，8，9，10
对（因子，7级）：1、2、3，...
类（数字）

我的实验是通过三个位置（A，B和C）测量常规（CONV）和有机（BIOL）农用地块的“等级”。我已经进行了三年的测量（2015年，2016年，2017年）。在每个包裹中，我采样了9或10次（rep_int）。为了考虑土壤类型，我对包裹进行了“配对”，以便在每个位置有两对CONV-BIOL共享相似的土壤。因此，“ 2015-A-CONV-2”与“ 2015-A-BIOL-2”配对。

不确定您是否需要了解这一点，但是在2015年，我在位置A和B，2016年在位置B和C和2017年在位置A和C进行了采样，因此每个位置都采样了两次。但是，在每个位置中，我多年来不会对同一宗地进行采样（这是因为我在麦田中进行采样，并且小麦并非每年都在同一宗地上生长）。

耕作系统（CONV-BIOL）被分析为固定效应，而年份和位置被分析为随机效应。由于包裹对在不同位置和年份之间会发生变化，因此，成对也作为随机效应包含在位置和年份内。

我正在使用线性混合模型，使用软件包“ lme4”测试耕作系统是否影响我的变量“类别”。

我的最终模型是（在测试了哪些相互作用具有显著作用之后）：

mod.final<-lmer(class~system+(1|year)+(1|location)+(1|year:location:pair)+(system|location)+(system|year)+(system|year:location:pair), data=dataset)

第一个问题：运行模型时，出现以下错误消息：

Warning messages:
1: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv,  :
  unable to evaluate scaled gradient
2: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv,  :
  Model failed to converge: degenerate  Hessian with 1 negative eigenvalues

然后，当我对“ car”包进行Anova检验时，我得到Df = 1

> Anova(mod.final, type="III")
Analysis of Deviance Table (Type III Wald chisquare tests)

Response: class
               Chisq Df Pr(>Chisq)    
(Intercept) 1752.753  1  < 2.2e-16 ***
system        18.956  1  1.337e-05 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

实际上，除“类别”外，我还有许多其他指标，并且我总是得到Df = 1。这似乎很奇怪，但是我该怎么做呢？

非常感谢您的帮助！

R上的Anova，所有自由度均等于1

0 个答案: