3 レベルのマルチレベル回帰を作成したいと考えています。
参加者が住んでいる郡の情報がある調査からのデータがあります。ですから、東ドイツと西ドイツの区別もできます。
写真では、私がやりたいことを見ることができます：
私は東ドイツと西ドイツを持ち、郡と参加者はいくつかのアンケートを記入し、これらの変数 (v1 から v4) から回帰分析を行いたいと考えています。いくつか読んだ後、マルチレベル分析を行うことにしました。私の質問は、3 レベル モデルを作成できるかどうかです。
次のコードを試しました：
lmer(xenophobia ~ v1+v2+v3+v4+(1|EastWest)+(1|Counties), data, REML = F)
それが正しいかどうかはわかりません。しかし、これを使用すると警告が表示されます
boundary (singular) fit: see ?isSingular
サマリーを調べたところ、EastWest の分散が 0.00 であることがわかりました。
だから、私は別のアプローチを試しました：
lmer(xenophobia ~ v1+v2+v3+v4+(1|EastWest:Counties), data, REML = F)
今、私は警告を受けません。「Counties」を「EastWest」にネストしたことは知っていますが、ネストされたモデルと 3 レベル モデルの違いがわかりません。
誰かが私を助けてくれることを願っています。
残念ながら、データの例を示すことはできませんが、私の質問はデータ構造に関するものではないと思います。
前もって感謝します！