我正在对具有“ clmm”功能的序数回归模型使用III型Anova进行统计分析。我的初始代码如下所示：
require (ordinal)
require (RVAideMemoire)
require (car)
Risk <- factor (DWQ$Risk_Perception, ordered = T)
RP <- clmm(Risk ~ Location + Consequence + Distraction_Type + Location * Consequence + Location * Distraction_Type + (1|Subject), data = DWQ, link = "probit")
summary(RP)
Anova.clmm (RP, type = 3)
在此回归模型中，“风险”是从1到5的序数数据。三个独立变量Location（5个级别），Distraction_type（2个级别），Consequences（3个级别）以非数字格式编写。 “ clmm”功能确实支持III型Anova分析。但是，在这种情况下，算法强制我使用II型Anova，结果也很奇怪（如下所示）：
Anova.clmm（RP，类型= 3）
偏差表分析（II型测试）
响应：风险
LR Chisq Df Pr(>Chisq)
Location 0.00 4 1.0000000
Consequence 0.00 2 0.9999998
Distraction_Type 0.00 1 0.9995538
Location:Consequence 469.80 8 < 2.2e-16 ***
Location:Distraction_Type 18.56 4 0.0009596 ***
Chi-sq检验的值为零，并且p值不正确。如果我将Anova测试更改为II型，则似乎一切正常（如下所示）：
Anova.clmm（RP，类型= 2）
偏差表分析（II型测试）
响应：风险
LR Chisq Df Pr(>Chisq)
Location 3026.47 4 < 2.2e-16 ***
Consequence 38.20 2 5.063e-09 ***
Distraction_Type 1494.63 1 < 2.2e-16 ***
Location:Consequence 469.80 8 < 2.2e-16 ***
Location:Distraction_Type 18.56 4 0.0009596 ***
什么可能导致此问题？