我正在尝试为离散选择实验确定最合适的模型。我正在使用 mlogit 包（Croissant，2011）。每个备选方案都有两个备选方案特定特征（我们称它们为V1和V2），并且每个人都有许多人口统计特征（年龄、性别等）。我有小组数据——每个人回答十个问题
数据集示例：
ID Ques RES V1 V2 Age Gender Alt
101 1 FALSE 75 75 66 1 1
101 1 TRUE 50 90 66 1 2
101 2 TRUE 10 50 66 1 1
101 2 FALSE 90 25 66 1 2
...
...
102 1 TRUE 50 90 24 0 1
102 1 FALSE 10 50 24 0 2
102 2 TRUE 75 75 24 0 1
102 2 FALSE 90 25 24 0 2
使用通常的 mlogit 公式，我将使用
ml <- mlogit(RES ~ V1 + V2 | Age + Gender, data = data, ...)
我想要glmulti做的是确定需要包含哪些特定于个人的变量 - 也就是说，我知道V1并且V2需要在模型中，但我不确定它是否应该是Age + Gender，Age + Gender + Age:Gender等等。
据我所知，我会使用以下命令：
test <- glmulti(RES ~ V1 + V2 | Age + Gender, data = data, fitfunc = mlogit)
然而，这似乎只评估了两个模型：
RES ~ 1
和
RES ~ 1 + V1 + V2 | Age + Gender
但不评估个体特定或替代特定协变量的任何其他组合。任何帮助将不胜感激。