r - 如何在 R 中运行双交叉分类的 3 级分层线性模型？ HLM 中的 DIF

Question

我正在尝试一个新的分层线性模型，但数据结构让我想知道这在 R 中是否可行。我之前对模型的尝试被错误地指定(哎呀)，现在我不知道如何处理这部分工作。我的 HLM 类(class)涵盖了多级模型和交叉分类模型，但不包括 3 级双交叉分类模型。
1级:

对二分计分项目的 react 。绝对依赖
变量，所以我想我将使用 glmer() . (约 150 万条回复)

级别 2:

响应嵌套在项目中 - 一个项目将有许多响应
(来自不同的人)，但一个单一的回应不会链接到
多个项目。

响应也嵌套在测试实例中 - 一个测试实例将有许多响应 (50)，但一个响应不能链接到多个测试实例。

项目是不是 嵌套测试实例，测试实例为不是 嵌套在项目中。一个项目将出现在多个测试实例中(每次有人参加表格 A 时)，一个测试实例将与多个项目相关(测试表格上的每个项目)。

第 3 级:

项目嵌套在测试表单中 - 一个表单上可以有多个项目，但(在这种情况下)项目不能出现在多个表单上。

测试实例嵌套在人中——一个人可以参与多个测试实例，但一个测试实例不能由多人执行。

测试实例也嵌套在位置中 - 一个位置可以有多个测试实例，但一个测试实例不能出现在多个位置

测试表格是不是 嵌套在人中，人是不是 嵌套在测试表单中。一个人可以参加多个测试表，一个测试表可以由多个人参加。

人是不是 嵌套在 location 中，locations 是 不是 嵌套在人中 - 一个人可以在多个地点参加考试，几个人可以在一个地点参加考试。

测试表格是不是 嵌套在 location 中，locations 是 不是 嵌套在测试表单中 - 一个测试表单可以在多个位置使用；一个位置可用于管理许多测试表格。

我假设某些位置变量可能会对特定项目的表现产生影响，但我认为这会受到参加测试的人的能力等因素的影响。我有兴趣探索的地点、学生和项目级别的解释变量，例如噪音水平、GPA 和主题。
如果您有任何问题或建议，请告诉我。

Answer 1

我不明白为什么这是一个问题。 “现代”混合模型框架，就像 R 中可用的大多数框架( nlme 、 lme4 、 glmmTMB 等)不包含(或要求)任何明确的嵌套声明；它们只要求您指定定义每个分组变量的因素。我不知道为什么

(1|student) + (1|location) + (1|instance) + (1|item) + (1|form)

不会工作。有几件事情需要考虑，我不知道您的问题是否会出现其中任何一件:

如果你的回答是二元的，你需要确保你没有随机效应，即每个观察都属于一个单独的随机效应组(这种变化水平是无法识别的)。例如，如果每个学生在每个地点最多回答一次问题(即没有人在一个地点参加测试超过一次，并且他们每次测试从不超过一次回答问题)，那么任何给定的学生/项目/location 组合将在您的数据集中出现零次或一次，以及 (1|location:student:item) 的方差将无法识别。

在某些情况下，您的变量之间的相互作用是可识别的(例如，测试项目的难度是否因地点而异？)；这可以指定为 (1|location:item) ，但您必须小心一点，您的交互级别不会唯一标识观察结果(请参阅上一点)

您可能会发现 GLMM 常见问题解答很有用，尤其是 this section ...
PS，我绝对建议您对原始数据的一个子集进行试验(使用 glmer 肯定可以实现 150 万个项目，但速度会很慢……)；您可能还想指定 control=glmerControl(calc.derivs=FALSE)跳过一些(缓慢的)诊断检查