0

我正在为多级建模的样本量计算进行模拟研究。我正在使用 R 进行模拟和估计。正如在这篇文章中发布的那样，confint 功能不起作用，这是由于模型规格错误造成的。因为，我在个人层面有一个自变量 (X)，在组层面有一个自变量 (Z)，并且由于模拟研究假设截距偏差和跨分组因素的 X 效应偏差之间的相关性为零，因此需要指定模型作为 ：

fit <- lmer(Y~X+Z+X:Z+(X||group),data=sim_data)

现在 confint.merMod 函数起作用了。但另一个问题出现了。我正在检查样本大小对各种参数组合的影响。但是对于小组规模，我发现警告消息超过 50 条（尽管它也会产生结果）。其中一些是：

Warning messages:
1: In optwrap(optimizer, par = thopt, fn = mkdevfun(rho,  ... :
convergence code 3 from bobyqa: bobyqa -- a trust region step failed to  reduce q
4: In zeta(shiftpar, start = opt[seqpar1][-w]) :
slightly lower deviances (diff=-1.42109e-14) detected
5: In nextpar(mat, cc, i, delta, lowcut, upcut) :
Last two rows have identical or NA .zeta values: using minstep
7: In zetafun(np, ns) : slightly lower deviances (diff=-1.42109e-14)   detected
8: In FUN(X[[i]], ...) : non-monotonic profile
24: In nextpar(mat, cc, i, delta, lowcut, upcut) :
 unexpected decrease in profile: using minstep
25: In profile.merMod(object, which = parm, signames = oldNames,  ... :
 non-monotonic profile for (Intercept)

但是没有警告信息，如果我增加组大小的数量。

在这种情况下，我应该担心警告吗？

4

0 回答 0