lmer 模型和 lsmeans 输出错误

Question

我是运行使用 lme4 包的 LME 模型，然后使用 lsmeans 包进行成对比较。

这是我的代码：

lmer_full <- lmer (VOT ~ Place*Laryngeal + (1+Place+Laryngeal|Sp), 
    data = LME,control=lmerControl(optCtrl=list(maxfun=50000)))

lsmeans (lmer_full, pairwise~Laryngeal|Place)

但是，我在运行 lmer 之后收到以下错误消息：

fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
Warning messages:
1: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, : unable to evaluate scaled gradient
2: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, : Model failed to converge: degenerate Hessian with 1 negative eigenvalues

然后运行 lsmeans 之后的另一个错误：

Error in base::chol2inv(x, ...) : 'a' must be a numeric matrix

这是我的数据结构：

如果有人能告诉我这个模型有什么问题，我将不胜感激。

Answer 1

tl;dr 我无法完全重现您的错误，但我可以非常接近。您的数据集很可能也 small/noisy 适合您想要拟合的模型（您得到的是单一模型）；使用 emmeans 包（lsmeans 的后继包）会有所帮助，但您可能应该简化模型。

从一个大的、完全交叉的数据集开始：

library(lme4)
library(emmeans)
dd <- expand.grid(Place=factor(1:3),Laryngeal=factor(1:3),
                  Sp=factor(1:10),rep=6)
set.seed(101)
dd$y <- rnorm(nrow(dd))

This works fine:

m1 <- lmer(y~Place*Laryngeal + (1+Place+Laryngeal|Sp), dd)
emmeans(m1,pairwise~Laryngeal|Place)  ## lsmeans() also works

减少数据集（删除一个水平组合）会导致 "fixed-effect model matrix is rank deficient" 消息，但一切正常：

dd_missing <- subset(dd,!(Place=="2" & Laryngeal=="2"))
m2 <- update(m1, data=dd_missing)
emmeans(m2,pairwise~Laryngeal|Place) ## lsmeans() also works

如果我们随机对一小部分数据进行二次抽样，我们可能会得到错误，尽管我无法在不告诉 lmer 忽略数据集的其他一些问题的情况下对我的数据执行此操作（不是对于指定的随机效应数量足够的样本）：

set.seed(102)
dd_small <- dd_missing[sample(1:nrow(dd_missing),
                              size=round(nrow(dd_missing)*0.3),
                              replace=FALSE),]
m3 <- update(m1, data=dd_small,
             control=lmerControl(check.nobs.vs.nlev="ignore",
                                 check.nobs.vs.nRE="ignore",
                                 optCtrl=list(maxfun=50000)))


emmeans(m3,pairwise~Laryngeal|Place)  ## works (sort of)
lsmeans::lsmeans(m3,pairwise~Laryngeal|Place)  ## fails

最后，简化模型让事情变得更好：

m4 <- update(m3, . ~ Place*Laryngeal + (1+Place|Sp))
emmeans(m4,pairwise~Laryngeal|Place)
lsmeans::lsmeans(m4,pairwise~Laryngeal|Place)

lmer 模型和 lsmeans 输出错误

Error in lmer model and lsmeans output

r

lme4

mixed-models

lsmeans