r - 用于在混合 logit 模型中将主题设置为随机效应的最直接的 R 包

Question

我有一个数据集，其中每个人都属于一个特定的群体，在多个离散结果之间反复选择。

subID  group   choice
1      Big     A
1      Big     B
2      Small   B
2      Small   B
2      Small   C
3      Big     A
3      Big     B
.       .      .
.       .      .

我想测试群体成员如何影响选择，并想解释由于同一个人重复做出选择而导致的观察的非独立性。反过来，我计划将混合多项式回归处理组作为固定效应，将 subID 作为随机效应。 R 中的多项 logits 似乎有几个选项，我希望得到一些指导，说明哪些可能最容易为这个混合模型实现:

1) multinom - GLM，通过 nnet，允许使用多项式函数。这似乎是 a nice, clear, straightforward option ... 为 固定 效果模型。但是，有没有办法用多项式实现随机效应？ A previous CV post表明 multinom 能够处理具有泊松分布和对数链接的混合效应 GLM。但是，我不明白 (a) 为什么会这样或 (b) 所需的语法。任何人都可以澄清吗？

2) mlogit - 一个很棒的包，带有非常有用的小插曲。但是，“mixed logit”文档指的是具有与 相关的随机效应的模型。替代特定协变量 (通过 rpar 参数实现)。我的模型没有替代的特定变量；我只是想说明参与者的随机拦截。这可以用 mlogit 吗？是否通过将 subID 设置为 id.var 来自动计算方差？使用 mlogit.data 将数据整形为长格式时?编辑:我刚刚找到了一个“欺骗” mlogit 的例子，它为因个体而异的变量提供随机系数(非常底部 here )，但我不太明白所涉及的语法。

3) MCMCglmm显然是另一种选择。然而，作为 R 的相对新手和完全不熟悉贝叶斯统计数据的人，我个人不太习惯解析 example syntax of mixed logits with this package ，或者，甚至遵循语法，对先验或其他需要的参数进行猜测。

任何关于最直接方法及其语法实现的指导都将不胜感激。我还想知道 subID 的随机效应是否需要嵌套在组中(因为个人是组的成员)，但这可能是 CV 的问题。无论如何，非常感谢您的任何见解。

Answer 1

我会推荐 Apollo Hess & Palma 的包装。它带有一个很棒的文档和一个非常有用的用户组。