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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