如何使用R中的lme4包来解决随机效应和剩余方差误差？

Question

我试图使用lme4包分析199个参与者的模拟数据(长数据格式)。在该数据集中，对归属、真实性和包含性进行了两次测量，并由预测锻炼条件(=0，1，2)、时间(= 0，1)和总体(= 0，1)。为此，我在数据中加入了以下三种模型：

ModelH2 = lmer(Belongingness ~ 1 + Exercise*Time + (1 + Time|id), REML=F, data=inclusion_data)

ModelH3 = lmer(Authenticity ~ 1 + Exercise*Time + (1 + Time|id), REML=F, data=inclusion_data)

ModelH4_H5 = lmer(Inclusion~ 1 + Exercise*Time + Population*Time + (1 + Time|id ), REML=F, data=inclusion_data)

然而，当我试图拟合这三种模型时，我会得到以下错误

Error: number of observations (=398) <= number of random effects (=398) for term (1 + Time | id); the random-effects parameters and the residual variance (or scale parameter) are probably unidentifiable

我在StackOverflow上读到了一些建议，它可以帮助将(1 + Time | id)更改为(Time | id)，但是没有帮助，我仍然收到了相同的错误。

你能帮我解决这个错误吗？

Answer 1

user2974951在问题的注释部分解释了这个错误(这使我无法拟合我的模型)。

他解释说，错误是说随机效应(id)的值与数据中的行数相同，而且每个参与者没有足够的数据点来估计随机效应。

当我制作一个模拟数据集时，每个参与者有三个数据点，我可以对模型进行拟合，但得到了关于优化器收敛性的错误。有关优化器的更多信息，user2974951参考了lmer函数中关于lmerControl参数的手册。