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我正在尝试使用lme4 包分析 199 名参与者的一些模拟数据（长数据格式） 。在这个数据集中，归属感、真实性和包容性被测量了两次，并通过运动条件 (= 0, 1, 2)、时间 (= 0, 1) 和人口 (=0, 1)进行预测。为此，我将以下三个模型拟合到数据中：

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)

但是，当我尝试拟合这三个模型时，出现以下错误

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 上阅读了一些建议，这些建议可能有助于更改(1 + Time | id)但(Time | id)没有帮助，我仍然收到相同的错误。

你能帮我解决这个错误吗？

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user2974951在问题的评论部分向我解释了这个错误（这使我无法拟合我的模型）。

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

当我制作每个参与者包含三个数据点的模拟数据集时，我可以拟合模型，但收到关于优化器收敛的错误。有关优化器的更多信息，user2974951参考了有关lmer函数中lmerControl参数的手册。

于 2020-01-29T13:06:26.690 回答