Deutsches R-Forum

Hi,
eine Frage zu Multilevel Modellen mit glmer...
Und zwar hab ich jetzt mehrere Modelle, die ich mit anova vergleichen möchte.

Ich bekomme aber immer diese Fehlermeldung:
"Error in anova.merMod(model2.1, model3.1) :
Modelle sind nicht alle mit der gleichen Datensatzgröße angepasst worden"

Die Variablen, die ich ergänzt habe sind wahrscheinlich das Problem, aber ich verstehe nicht ganz, wie ich das umgehen kann.
Model2.1: y ~ workload + role conflict + worktime + (1|ID)
Model3.1: y ~ workload + role conflict + worktime + autonomy + flextime + (1|ID)

Die Variablenlängen sind alle bei 887.
Die wenn ich die modelle einzeln auf die summary überprüfe habe ich unterschiedliche dfs
Model 2.1: AIC 640.7 BIC 664.4, LogLik -315.4, deviance 630.7, df resid 836
Model 3.1: AIC 622.2 BIC 655.3, LogLik -304.1, deviance 608.2, df resid 827

Also... 1. weiß jemand, wie ich das problem umgehen kann, dass ich die Modelle dennoch untereinander vergleichen kann, trotz unterschiedlicher dfs? 2. oder wie schaffe ich es, dass ich die df auf 827 reduzieren kann bei Model 2.1? und 3. was bedeutet es eig., dass ich einen negativen LogLikelihood habe? Ist das ein Problem?

Ich hoffe es kann mir jemand helfen. Danke im Voraus!

1) NAs im Datensatz (vorallem bei den hinzugefügten Variablen?)?
2) Wieso willst du das tun? Die dazugekommenen coeffizienten verbraten halt soviele Freiheitsgrade...
3)der log einer zahl kann negative werden, heißt nur das die Zahl sehr sehr klein ist...

Hey, erstmal danke für die schnelle Antwort..
zu 1) ja das problem sind wohl die enthaltenen Na's in den hinzugefügten Variablen, wenn ich na.omit vorher benutze haben die Variablen aber unterschiedliche Längen und ich kann das glmer Modell nicht mehr ausführen.
2) ich wollte die Modelle untereinander vergleichen und meine Vorangehensweise damit begründen (Anova). Und das geht eben nicht, was dann wohl wiedrum mit den NAs zu begründen ist...... Würde es denn ausreichen, wenn ich als begründung nehme, dass ich das Modell mit den kleinen Log likelihoods und AIC/BIC nehme? Weil ich ja jetzt kein anova mehr machen kann..?

Ich wurde die NAs zeilenweise entfernen und beide Modelle mit dem selben Datensatz rechnen (sollte ja kein Problem sein).

Deine andere Idee geht nicht auf, da der loglik/aic/bic von den datenpunkten abhängig sind (bitte nochmal im Statistikuch nachblättern was der likelihood ist...)- da vergleichst du Äpfel mit Birnen..