lmerとglsの値が一致しない

Question

lme4にlmerを使用してHLM分析を行っている縦方向のデータセットがあります。この分析の結果を同じデータの結果と比較したいが、nlmeパッケージのglsを使用している。

データセット内の各参加者には複数の尺度があり、参加者の中には1つ以上の時点で欠損値があります。だから私は、（1）どのように二つの質問

を持って

lmerは、これに伴う問題を持っていないようですが、私はglsを使用して同様の解析を実行したとき、私は、エラーメッセージ

Error in na.fail.default(list(id = c(1001L, 1002L, 1003L, 1004L, 1005L, : 
    missing values in object 

を得ましたlmerは欠損値を扱う？

lmerがNAsに問題がないと思われる場合、glsに0の値が欠けているのはなぜですか？データが欠落しているすべての参加者を除外することによって、その力をすべて失うことはありません。したがって、の欠損値を処理する同じ方法を指定する方法がある場合は、glsが理想的です。 （それ以外の場合は多重代入私は考え？）

Answer 1

デフォルトlmerのna.actionは、モデル内の1つ以上の変数に欠損値を持つすべての行がデータセットから削除されていることを意味し、na.omitです。デフォルトアクションins glsはna.failです。そのため、モデル内の変数に値がない場合、glsはエラーメッセージを表示します。どの機能を使用していても、電源の問題は残ります。 gls(....,na.action = na.omit)とタイプして、欠落しているデータを処理する同じ方法を指定することもできますが、どちらの場合もデータが欠落している行を除外しています。

データが欠落している行を除いた縦方向のデータがあるため、必ずしも参加者を除外しているとは限りませんが（一部の参加者の観測を除外している可能性があります）、Snijder and Bosker（2012）データがランダムに欠落していると仮定した場合のバイアス推定値（MAR）。私は欠けているデータのパターンを調べることから始めます。欠落しているデータメカニズムに関連する変数はモデルに含まれていないためです。複数の帰属が選択肢になる可能性がありますが、状況によっては、電源の問題を緩和することはほとんどありません。