У меня проблема схождения модели при сбое: /
Что я сделал:
Linear mixed model fit by REML. t-tests use Satterthwaite's method ['lmerModLmerTest']
Formula: Ratings ~ Order + (1 + Order | Participants) + (1 + Order | TargetID)
Data: EMTAllData
Проблема в том, что я получаю предупреждение:
код конвергенции: 0 Модель не сходится с max | grad | = 0,00982258 (толь = 0,002, компонент 1)
История создания модели: участники оценивают изображения (TargetID). Есть 2 версии изображений, 1 манипулируемая и 1 не манипулируемая. И мы хотели увидеть эффект «Порядка» (манипулируемый виден первым ИЛИ вторым).
Вопрос: Почему я получаю это предупреждение? Как я могу избежать получения этого предупреждения?
Я видел похожую проблему, о которой сообщалось здесь: https://stats.stackexchange.com/questions/110004/how-scared-should-we-be-about-convergence-warnings-in-lme4 Но это касается другого пакета (lme4) и другого вопроса (является ли он важно), и я не мог интерпретировать ответы в моей ситуации :(. Надеюсь, что кто-то может!
Спасибо !!