三水平多水平回归

Question

我想做一个有3个水平的多级回归。

我有一项调查的数据，其中我有参与者居住在哪个县的信息。所以，我也可以区分东德和西德。

在图片中，您可以看到我想要做的事情：

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我有东德和西德和县，参与者填写了一些问卷，从这些变量(v1到v4)，我想做一个回归分析。经过一些阅读，我决定做一个多层次的分析，我的问题是，我能做一个三层次的模型吗？

我尝试了以下代码：

lmer(xenophobia ~ v1+v2+v3+v4+(1|EastWest)+(1|Counties), data, REML = F)

我不确定这是不是正确的。但是，如果我使用这个，我会得到一个警告

boundary (singular) fit: see ?isSingular

查看摘要后，我发现EastWest的方差为0.00。

因此，我尝试了另一种方法：

lmer(xenophobia ~ v1+v2+v3+v4+(1|EastWest:Counties), data, REML = F)

现在，我没有得到任何警告。我知道我将"Counties“嵌套到了"EastWest”中，但我不知道现在嵌套模型和三层模型之间有什么区别。

我希望有人能帮助我。

不幸的是，我不能给出一些示例数据，但我想我的问题不是关于数据结构的。

提前感谢！

Answer 1

EastWest似乎是一个只有两个级别的变量。因此，不应将其指定为随机截获的分组变量。这样做就是要求软件仅从2个观测值中估计正态分布变量的方差。这个变量应该是固定的效果。