metafor rma.mv:使用random = list(~1 |id1，~1 | id2)不收敛，但使用random = list(~ id1|id2)

metafor rma.mv是一个用于进行元分析的R语言包中的函数。在进行元分析时，我们通常需要考虑到研究间的异质性（heterogeneity），即不同研究之间的差异。为了探究这种异质性，我们可以使用随机效应模型（random-effects model）。

在metafor rma.mv函数中，random参数用于指定随机效应模型的形式。在给定的问题中，使用了两种不同的random参数形式进行尝试，分别是random = list(~1 | id1, ~1 | id2)和random = list(~ id1 | id2)。

对于第一种形式，random = list(~1 | id1, ~1 | id2)，它表示在模型中引入两个随机效应，分别是id1和id2。这种形式的随机效应模型假设id1和id2是独立的，并且不考虑它们之间的相关性。

对于第二种形式，random = list(~ id1 | id2)，它表示在模型中引入一个随机效应id1，该随机效应受到id2的影响。这种形式的随机效应模型考虑了id1和id2之间的相关性。

根据给定的信息，使用random = list(~1 | id1, ~1 | id2)的形式无法收敛，即模型无法得出合理的结果。而使用random = list(~ id1 | id2)的形式可能会得到更好的结果。

然而，由于缺乏更多的背景信息和具体数据，无法对这两种形式的随机效应模型进行更详细的评估和推荐。建议在使用metafor rma.mv函数时，根据具体情况选择合适的随机效应模型形式，并进行模型诊断和敏感性分析，以确保得到可靠的结果。

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