lmer 分组错误
Grouping error with lmer
我有一个具有以下结构的数据框：
> t <- read.csv("combinedData.csv")[,1:7]
> str(t)
'data.frame': 699 obs. of 7 variables:
$ Awns : int 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 ...
$ Funnel : Factor w/ 213 levels "MEL001","MEL002",..: 1 1 2 2 2 3 4 4 4 4 ...
$ Plant : int 1 2 1 3 8 1 1 2 3 5 ...
$ Line : Factor w/ 8 levels "a","b","c","cA",..: 2 2 1 1 1 3 1 1 1 1 ...
$ X : int 1 2 3 4 7 8 9 10 11 12 ...
$ ID : Factor w/ 699 levels "MEL_001-1b","MEL_001-2b",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
$ BobWhite_c10082_241: int 2 2 2 2 2 2 0 2 2 0 ...
我想构建一个混合效应模型。我知道在我的数据框中我想包含的随机效应（漏斗）是一个因素，但它不起作用：
> lmer(t$Awns ~ (1|t$Funnel) + t$BobWhite_c10082_241)
Error: couldn't evaluate grouping factor t$Funnel within model frame: try adding grouping factor to data frame explicitly if possible
事实上，无论我想作为随机效果包括什么，都会发生这种情况，例如植物：
> lmer(t$Awns ~ (1|t$Plant) + t$BobWhite_c10082_241)
Error: couldn't evaluate grouping factor t$Plant within model frame: try adding grouping factor to data frame explicitly if possible
为什么 R 给我这个错误？我可以 google 回答的唯一其他答案是输入的随机效应不是 DF 中的一个因素。但正如 str 所示，df$Funnel 肯定是。
为建模函数提供方便的语法，同时又具有健壮的实现，实际上并不是那么容易。大多数包作者假设您使用 data 参数，即使这样也会出现范围问题。因此，如果您使用 DF$col 语法指定变量，可能会发生奇怪的事情，因为包作者很少花费大量精力使其正常工作并且不为此包含很多单元测试。
因此，如果模型函数提供 formula 方法，强烈建议使用 data 参数。如果您不遵循该实践（以及其他模型函数，如 lm），可能会发生奇怪的事情。
在你的例子中：
lmer(Awns ~ (1|Funnel) + BobWhite_c10082_241, data = t)
这样不仅可以，而且写起来也更方便
我有一个具有以下结构的数据框：
> t <- read.csv("combinedData.csv")[,1:7]
> str(t)
'data.frame': 699 obs. of 7 variables:
$ Awns : int 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 ...
$ Funnel : Factor w/ 213 levels "MEL001","MEL002",..: 1 1 2 2 2 3 4 4 4 4 ...
$ Plant : int 1 2 1 3 8 1 1 2 3 5 ...
$ Line : Factor w/ 8 levels "a","b","c","cA",..: 2 2 1 1 1 3 1 1 1 1 ...
$ X : int 1 2 3 4 7 8 9 10 11 12 ...
$ ID : Factor w/ 699 levels "MEL_001-1b","MEL_001-2b",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
$ BobWhite_c10082_241: int 2 2 2 2 2 2 0 2 2 0 ...
我想构建一个混合效应模型。我知道在我的数据框中我想包含的随机效应（漏斗）是一个因素，但它不起作用：
> lmer(t$Awns ~ (1|t$Funnel) + t$BobWhite_c10082_241)
Error: couldn't evaluate grouping factor t$Funnel within model frame: try adding grouping factor to data frame explicitly if possible
事实上，无论我想作为随机效果包括什么，都会发生这种情况，例如植物：
> lmer(t$Awns ~ (1|t$Plant) + t$BobWhite_c10082_241)
Error: couldn't evaluate grouping factor t$Plant within model frame: try adding grouping factor to data frame explicitly if possible
为什么 R 给我这个错误？我可以 google 回答的唯一其他答案是输入的随机效应不是 DF 中的一个因素。但正如 str 所示，df$Funnel 肯定是。
为建模函数提供方便的语法，同时又具有健壮的实现，实际上并不是那么容易。大多数包作者假设您使用 data 参数，即使这样也会出现范围问题。因此，如果您使用 DF$col 语法指定变量，可能会发生奇怪的事情，因为包作者很少花费大量精力使其正常工作并且不为此包含很多单元测试。
因此，如果模型函数提供 formula 方法，强烈建议使用 data 参数。如果您不遵循该实践（以及其他模型函数，如 lm），可能会发生奇怪的事情。
在你的例子中：
lmer(Awns ~ (1|Funnel) + BobWhite_c10082_241, data = t)
这样不仅可以，而且写起来也更方便