r - 在 R 中的 mlogit 中指定随机效应（有人可以与 lme4 进行比较吗？）

Question

过去我通常分析准确性数据，因此我使用 lme4 包来运行二项式逻辑模型。在 lme4 中，我可以像这样指定随机效果（参与者和项目）：

glmer(Outcome ~ Condition + (1|Participant) + (1|Item), family=binomial, data = Data)

我第一次使用 mlogit 包来分析来自行为实验的多项数据。参与者用三个可能的选项回答多项选择题。每个问题的三个选项都是相同的。

根据在线指导，我使用 difidx() 对数据进行了格式化：

Model_data <- dfidx(data=Data, choice="Selected", alt.levels=c("Choice1", "Choice2", "Choice3"), shape="wide", idx = list(c("chid", "Participant", "Item")))

我在 idx 列表中指定了参与者和项目，因为这些列具有面板信息（参与者 ID 和项目 ID），我希望将其作为随机效应包含在模型中。

然后，我使用以下代码成功运行了多项模型而不使用随机效应：

Model <- mlogit(Selected ~ 1 | Condition, data=Model_data, reflevel="Choice1")

尽管阅读了小插图和其他类似的堆栈溢出问题，但我无法弄清楚如何在模型中加入随机效应。由于参与者回答了多个问题，并且项目被重复，我知道我应该指定 rpar() 并将其作为面板数据。我尝试了以下方法：

Model_random <- mlogit(Selected ~ 1 | Condition, rpar=c(Participant = "n", Item = "n"), data=Model_new, reflevel="Choice1", panel=TRUE)

但是，我收到错误：mlogit.start 中的错误（公式 = 公式，数据 = 数据，mf = mf，开始 = 开始，：未知随机参数

我已经看到了其他示例，其中在 rpar() 中输入了感兴趣的条件，所以我不知道我是否错误地解释了语法。对于我的具体示例，我能否就如何包含参与者和项目的随机效应提出建议？谢谢！

标签： rlme4multinomialmlogitrandom-effects