如何解决如何在 R 中运行双交叉分类的 3 级分层线性模型？ HLM 中的 DIF
我正在尝试一种新颖的分层线性模型，但数据结构让我怀疑这在 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件作品。我的 HLM 课程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。
级别 1：
- 对二分计分项目的回应。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。
- 项目不嵌套在测试实例中，而测试实例不嵌套在项目中。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）。
级别 3：
- 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
- 测试表单不嵌套在人中，人不嵌套在测试表单中。一个人可以参加多个测试表格，一个测试表格可以由多人参加。
- 人不嵌套在位置内，位置不嵌套在人内 - 一个人可以在多个位置进行测试，几个人可以在一个位置进行测试位置。
- 测试表单不嵌套在位置中，位置不嵌套在测试表单中 - 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者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。
解决方法
我不明白为什么这是一个问题。 “现代”混合模型框架，如 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。我不明白为什么
(1|student) + (1|location) + (1|instance) + (1|item) + (1|form)
行不通。有几件事情需要考虑，我不知道您的问题中是否出现了其中任何一项：
- 如果您的回答是二元的，您需要确保您没有随机效应，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，并且
(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可能是可识别的（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（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) 以跳过一些（缓慢的）诊断检查
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