我正在使用 R 3.2.0 和 lme4 版本 1.1.8。 对心理语言学实验中的一些二项式数据（编码为 0 和 1）运行混合效应逻辑回归模型。有 2 个类别预测变量（一个具有 2 个水平，一个具有 3 个水平）和两个随机项（参与者和项目）。我正在对预测因子（即 contr.sum..）使用总和编码，这给了我感兴趣的效果和交互作用。
我发现完整模型（具有固定的效应和交互作用，加上两个随机项的随机截距和斜率）仅在我指定时收敛（optimizer="bobyqa"）。如果我不指定优化器，则模型只有在彻底简化模型后才会收敛。当我使用默认的处理编码时，即使我指定 optimizer="bobyqa" 也会发生同样的事情。
我的第一个问题是为什么会发生这种情况，我可以信任完整模型的输出吗？
我的第二个问题是，这是否可能是由于我的数据没有完全平衡，从某种意义上说，我的条件没有完全相同的观测数量。当数据未完全平衡时，是否必须采取特殊预防措施？可以对这个特殊案例提出任何解读吗？
非常感谢
您应该查看lme4最新版本的?convergence帮助页面（或者您可以在此处阅读）。 如果使用不同优化器的两个拟合给出相似的估计参数（尽管一个给出收敛警告，另一个没有），并且具有不同对比度的拟合给出相同的对数似然，那么您可能有一个合理的拟合。
一般来说，缺乏平衡会降低统计功效并使拟合更加困难，但轻度到中等的不平衡数据应该不会出现特别的问题。