R 中的 emmeans 函数出错。如何解决？

Question

我有一个这样的文件：

我正在使用此数据集来预测线性混合模型，我想使用函数 emmeans 来计算我的条件的估计均值。我使用的代码在这里：

newtab5 <- read.csv(file="sliding_LMM_test.csv", header=T, sep=",")
head(newtab5)

library(lmerTest)

model <- lmer(formula = data1 ~ flabel + (1 | whichFragments), data = newtab5, control=lmerControl(check.nlev.gtr.1 = "ignore"))
sfit <-summary(model)
sfit$coefficients[,2][2]
sfit$coefficients[,5][2]

library(emmeans)

means <- emmeans(model, "flabel")
test<-summary(means)

我有这个错误：

>  Error in t(ZZ) %*% EE :Cholmod error 'X and/or Y have wrong dimensions' at file ../MatrixOps/cholmod_sdmult.c, line 90

看起来 emmeans 函数在 which fragments 列具有相同值时不起作用。

你知道有什么方法可以跳过这个或让 emmeans 为那个案例工作吗？

提前致谢

Answer 1

这是 pbkrtest 包中出现的错误，在计算 Kenward-Roger 自由度（这是默认度数）所需的调整协方差矩阵时-lmerMod 个对象的自由方法）。几乎可以肯定这与拟合模型时遇到的未公开警告消息有关：

> model <- lmer(formula = data1 ~ flabel + (1 | whichFragments), 
+    data = data, control=lmerControl(check.nlev.gtr.1 = "ignore")) 
Warning message:
In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv,  :
   Hessian is numerically singular: parameters are not uniquely determined

令我惊讶的是，如果您使用其他 d.f，您仍然可以获得结果。方法，例如萨特思韦特：

> emmeans(model, "flabel", mode = "satterth")
 flabel emmean    SE   df lower.CL upper.CL
 con1    0.599 0.147 0.26    -3879     3880
 con2    0.107 0.147 0.26    -3880     3880

Degrees-of-freedom method: satterthwaite 
Confidence level used: 0.95

拥有 0.26 个自由度并不多：看看 CI。

就像一般观察一样，当您尝试仅通过一个观察来估计方差时，您总是在自找麻烦。就 between-whichFragments 方差而言，这就是该模型试图做的事情。我当然希望你在真正的研究中有比这更多的数据。

顺便说一句，如果你想要的只是均值，你可以直接计算均值：

> with(data, tapply(data1, flabel, mean))

  con1   con2 
0.5991 0.1072

R 中的 emmeans 函数出错。如何解决？

Error with emmeans function in R . How to fix it?

r

emmeans