包中的多级 R 平方误差 'mitml'

Question

我正在尝试使用 R 中的包 'mitml' 来计算多级模型的 R 平方度量。我尝试使用 lme4 和 nlme 来指定我的模型。但是，当我使用 lme4 指定模型时，所有 4 次计算的 R 平方值都相同（不是我所期望的）并且当我使用 nlme 时出现错误。这是我用来在两个包中指定模型的代码：

lme4: H1 <- lmer(PAA_groupmc ~ Velocity.difference+(1|mydata$ID), data=mydata)

nlme: h1.1 <- lme(PAA_groupmc ~ Velocity.difference, data=mydata, random = ~1|ID, method="REML")

PAA_groupmc和Velocity.difference都是连续变量，ID是代表每个人的一个因素，因为我有一个重复测量数据集。我允许人为随机拦截。

当我运行 multilevelR2(H1) 我得到以下结果： RB1：0.1004472
RB2：0.1004472
某人：0.1004472
MVP：0.1013596

问题 1： 我认为结果如此相似很奇怪，因为我不希望出现这种情况。有人可以解释为什么会发生或者我可能做错了什么吗？

问题 2: 当我运行 multilevelR2(h1.1) 我得到以下错误:

Error in multilevelR2(h1.1):Calculation of R-squared statistics not supported for models of class

这个错误是什么意思，我该如何解决？

Answer 1

对于你的第二个问题，该错误看起来像是 mitml::multilevelR2 中的错误，它将 lme 对象误解为模型列表（然后找不到合适的 class 用于列表的第一个元素）；你可以通过

解决它

mitml:::.getRsquared(<your_model>,
                     print=c("RB1", "RB2", "SB", "MVP"), 
                     method="nlme")

请注意，程序包的启动消息确实显示

*** This is beta software. Please report any bugs!

包的“问题”(bug-reporting) 列表是 here ...

Multilevel R squared error in package 'mitml'