我正在对变化进行纵向多层次模型分析，以了解种族主义对健康的影响。
因此，我的 2 级是个人的，而我的 1 级是时间/波。
我正在使用 5 种不同的 UKHLS 浪潮，为了包括更多人，我决定使用不平衡数据集，因为我读过的每本书都说 MLM 可以毫无问题地处理这个问题。然而，现在在尝试拟合最简单的模型之一时，我已经遇到了收到错误消息的问题。这是我的代码和我收到的错误消息：
m1 <- lmer（数据 = lusl，generalhealth ~ 1 + wave0 +（1 + wave0 | pidp），na.action=na.exclude）
错误：观察次数 (=30962) <= 术语 (1 + wave0 | pidp) 的随机效应数 (=31520)；随机效应参数和残差方差（或尺度参数）可能无法识别
对此我能做些什么吗？
编辑添加：经过更多谷歌搜索后，我发现此代码作为解决方案：
m1 <- lmer(data = lusl, generalhealth ~ 1 + wave0 +(1 + wave0 | pidp), control = lmerControl(check.nobs.vs.nRE = "warning"))
警告消息：1：观察次数 (=30962) <= 术语 (1 + wave0 | pidp) 的随机效应数 (=31520)；随机效应参数和残差方差（或尺度参数）可能无法识别 2：在 checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, : 模型无法与 max|grad 收敛| = 0.0109117（tol = 0.002，组件 1）
因此，当我收到这些警告消息时，我现在确实得到了输出。不幸的是，我并不真正理解警告信息或控制功能的作用，所以我不确定是否应该使用它？谁能向我解释它的作用？