r - 在 R 中使用广义混合模型

Question

我正在尝试运行逻辑回归，但对于主题内设计，所以我最终使用了广义混合模型（glmer以及lmeR 中的函数）。有一个预测变量（具有 3 个条件）和一个编码为 0 或 1 的二进制结果。

我想知道是否有人对哪种模型更好用以及为什么有建议。

我也无法解释输出，并且摘要似乎遗漏了我的预测器中的三个条件之一。当我运行下面的代码时：

D1_data <- read.table("data", header = TRUE, sep = ",") 
print(D1_data)

library(nlme)
model <- lme(output ~ condition, data = D1_data, random = ~1|participant)

anova(model)
summary(model)


log.model <- glmer(output ~ condition + (1|participant), data=D1_data, family=binomial(link=logit))

summary(log.model)
anova(log.model)

的摘要仅包括前两个条件（在两种情况下），例如：

Fixed effects:
               Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept)       40.03     427.04   0.094    0.925
condition1   -39.63     427.04  -0.093    0.926
condition2   -37.07     427.04  -0.087    0.931

即使应该有第三个条件。这里有什么问题？

标签： rlogistic-regressionmixed-models