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我有跨国面板数据，我想知道对IV二元学生水平结果的影响DV

我想包括一个嵌套随机效应，它考虑到学生所在的学校会影响结果，并且不同国家的学校存在显着差异：(1|country/school). 所以我开始的模型是：

我还想考虑时间趋势。起初我认为我应该做年度固定效应，但这些国家的政治发展随着时间的推移而有很大差异，我想抓住这一点，虽然 1991 年可能使 A 国的学校陷入动荡，但 1991 年可能是教育资金的丰收年在 B 国。因此我认为我可能应该包括一个国家年固定效应，如下所示：

模型的随机效应是：

当模型中已经包含国家随机效应时，包括国家年份固定效应是否不正确？

问这个问题的另一种方式：我应该如何处理这样一个事实，即school是 的子集country，并且country_year是 的子集country，但两者都不是，school或者不是country_year彼此的子集？

我一直在对我的数据运行一些多级模型，但现在被告知我的集群太小了，我需要考虑取出两个级别并将它们作为 covaraites（虚拟变量）添加。我试了一下，它没有不行。

为了提供一些背景信息，我将测试前和测试后的分数作为结果变量。我有长格式的数据。我一直在使用 nlme 包。

我有孩子嵌套在学校嵌套的类中。我的原始模型包括参与者（n=303）、班级（n=17）和学校（n=10）作为随机斜率的三个级别的传销，但我也增加了随机截距的时间。
由于嵌套集群不够大，基于新的建议上课和上课，我打算让参与者保持随机斜率和随机截距的时间。

我对 R 还很陌生，如果我犯了一些简单的错误，我也很抱歉。

我想我的问题是： 1. 添加班级和学校作为虚拟变量的新技术是最好的方法吗？我已经阅读了有关使用 FEM（固定效应模型）作为聚类数据的稳健方法的信息，但不确定这是否与我实际尝试运行的方法相对应 2. 有没有办法解决我的模型问题和我得到的输出（MEEM 中的错误（对象，conLin，control$niterEM）：在级别 0，块 1 的反向求解中的奇点）当我取出类或代码时发现它有效，但这并不是真正的解决方案。

任何建议、解决方案或指导将不胜感激，谢谢。

旧型号：

新代码：

Error in MEEM(object, conLin, control$niterEM) : Singularity in backsolve at level 0, block 1

我正在估计一个多级逻辑回归，以预测在给定试验中出错的可能性。该模型具有参与者、场景和参与者的随机效应，以及基于两个变量及其相互作用的固定效应。结果如下：

该模型表明，此任务中的错误并不常见。但是，它们确实因场景而异：

我想要的是对比例尺度上八个场景中的每一个的条件模式（最佳线性无偏预测？）的估计。也就是说，我想要估计在给定场景的试验中出错的可能性。

我知道在非多级逻辑回归中为截距执行此操作的公式为 p = exp(logit) / (1 + exp(logit)。这将转化为 p = exp(-4.1705) / (1 + exp(-4.1705)). 但我确信这在具有随机因素的多级上下文中是有问题的。

在给定的场景中，估计在试验中出错的可能性的适当方法是什么？R 中是否有可能内置此功能的软件包？

我有一个交叉分类模型如下。我想将非营利组织对行业水平的随机影响绘制成毛虫图。步骤是什么？谢谢！

我正在尝试使用“simr”包创建用于功率模拟的多级数据结构。

数据有 5 列：学生、班级、外向、教师经验、学生性别。学生嵌套在班级中，外向性（平均居中，范围在 -4.21 和 4.78 之间）和性别是学生水平的预测因素，教师经验是班级水平的预测因素（平均中心，范围从 -12 到 11）。我希望数据框包含 600 个观察值（学生），20 个嵌套在 30 个类中。

我可以使用下面的代码创建数据框，但它在美学上被许多标准所接受。另一个问题是我希望学生外向性和教师经验可以正常分布，我的代码似乎输出的范围更小..

我正在使用glmmPQL（来自 nlme 包）运行具有虚拟结果的多级 glm。遗憾的是glmmPQL，不提供 AIC 或 BIC 等拟合度量。我想知道是否有一个可以从glmmPQL结果中计算 AIC 和 BIC 的包。

我正在使用 clmm 估计具有一个交互项的多级序数 logit。我得到的系数很有趣且具有统计意义，我现在想计算和绘制预测概率。在这样做时，考虑到我所有的自变量都是分类的可能是相关的。如何计算和绘制使用 clmm 估计的模型的预测概率？

我在网上查看了相对广泛的内容，但找不到计算和绘制 clmm 模型的预测概率的方法。“效果”包似乎也不适用于 clmm 。

这是我用来估计模型的代码：

我的目标是估计和绘制 var2 和 var5 相互作用的概率。任何帮助将不胜感激 - 感谢您的考虑！

我正在比较两个模型，以查看特定交互（会话组）是否重要。Mod1 是完整模型，Mod2 是完整模型减去会话组交互。

这是我的相同输出：

代码有问题，我只是想不通。此外，在查看主要效果/交互时，这是比较 2 个模型的正确方法吗？我从来没有上过传销课程，所以我一直在自学。

先感谢您！

另外：如果有帮助，这里是我的数据的一个子集，如建议的那样：

我想在R中将宽数据转换为长数据，我的数据集是针对交叉分类模型的，探索参与者对具有不同特征的每个目标项目的反应。

• condition是参与者被分配到的两个条件之一。
• 参与者接受了两次测试：t1和t2。
• 至于项目级预测变量，x1和x2， 被编码。
• 至于response，参与者对项目的反应是对还是错被编码。
• 管理了两种test格式，test1和test2.

尽管有很多关于从宽到长转换的教程，但我找不到专门解释交叉分类模型转换的教程。

tidyverse为了保持一致性，我想尽可能使用。

我的样本数据如下：

我想要一个长数据，如下所示：

请并感谢您的指导！

我是 R 新手，不幸的是我没有一个好的、简单的数据集。我正在尝试弄清楚如何设置我的数据和代码，以便它可以为我提供一种对以下内容进行比较的方法：

实验类型因子水平（“Experiment”）：控制、激烈竞争类型因子水平（“Comp”）：Inter、Light、Med、Heavy

我的目标是查看温度（实验类型因素）和竞争类型（竞争类型因素）之间是否存在对寄生率（“ParasRate”）和宿主存活率（“Survival”）的相互作用。

我已尝试遵循此 YouTube 教程。

我认为我设置了错误，因为它要求数值，我的因素当然不是。所以我不认为该教程本身就是我需要的。我需要能够编辑它，以便以有意义的方式运行它来查看这些交互。简单地说，我的假设是热（“加热”）和种间（“国际”）竞争之间会有相互作用。

我从 Excel 加载的数据没有问题并且看起来正确，所以这不是数据文件问题。

cor（ParasRate，Comp，method =“pearson”）中的错误：'y'必须是数字