问题描述
我看到了几个类似的问题，但没有足够的答案，因此在此发布。我正在使用lme4包中的glmer（）函数在R中运行广义线性混合效应回归模型。我的代码如下：
model <- glmer(Response ~ step * type + duration + stemArousal + stemValency + stemBNCfreq + (1|ParticipantID)+(1|word),family=binomial,data=demodata,nAGQ = 0)
响应是一个二进制数值变量（0和1）。步骤和类型都是分类变量（步骤具有7个级别，类型具有3个级别），其他4个预测变量是数字变量。两种随机效应都是分类的。我有389位参与者和20个单词。
当前，我还包含了自另一篇文章（https://stats.stackexchange.com/questions/77313/why-cant-i-match-glmer-family-binomial-output-with-manual-implementation-of-g）中找到的自变量'nAGQ = 0'。如果我不这样做，那么模型将不会收敛。
我在其他地方找到了对'nAGQ = 1'和'nAGQ = 0'（https://stat.ethz.ch/pipermail/r-sig-mixed-models/2017q3/025942.html）之间差异的解释，这表明我所做的操作不太精确，因为与随机效应的相互作用较少。
对于这种方法的可接受性是否达成普遍共识？有人有可靠的讨论来源吗？
很抱歉，这听起来像是一个交叉发布/重复问题；只是似乎没有任何明确的解决方案。
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
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