qgcomp混合物线性模型分析的代码出现错误：Model aliasing occurred

Question

在R中运行qgcomp混合物线性模型分析的代码出现错误：Model aliasing occurred, likely due to perfectly correlated quantized exposures.
我这个代码是按照其他博主的代码修改使用（Y变量与X变量都是数据中的，这里方便大家理解我改成了y、x、covariate），以下是我出错的代码和error详细情况：

Xnm <- c('x1','x2','x3','x4','x5')
covars <- c('covariate1', 'covariate2',  'covariate3')
qc.fit5 <- qgcomp.glm.noboot(y ~x1+x2+x3+x4+x5+covariate1+covariate2+covariate3,
                         data,expnms=Xnm, family=gaussian(), q=4)

Error in qgcomp.noboot(y ~x1+x2+x3+x4+x5+covariate1+ : 
  Model aliasing occurred, likely due to perfectly correlated quantized exposures.
           Try one of the following:
             1) set 'bayes' to TRUE in the qgcomp function (recommended)
             2) set 'q' to a higher value in the qgcomp function (recommended)
             3) check correlation matrix of exposures, and drop all but one variable in each highly correlated set  (not recommended)

我尝试按照这个报错进行修改，添加了 bayes = TRUE，依然出现了以下错误：

Error in qgcomp.noboot(y ~x1+x2+x3+x4+x5+covariate1+  : 
  Model aliasing occurred, likely due to perfectly correlated quantized exposures.
           Try one of the following:
             1) set 'bayes' to TRUE in the qgcomp function (recommended)
             2) set 'q' to a higher value in the qgcomp function (recommended)
             3) check correlation matrix of exposures, and drop all but one variable in each highly correlated set  (not recommended)
           
In addition: Warning messages:
1: In model.matrixBayes(object = mt, data = data, contrasts.arg = contrasts,  :
  variable 'sex' converted to a factor
2: In model.matrixBayes(object = mt, data = data, contrasts.arg = contrasts,  :
  variable 'zhongzu' converted to a factor

然后我尝试在网上搜索这个错误，找到了两种新的代码，目前是我不确定这两个代码是否正确，但这两种代码确实能够运行，两种代码运行qgcomp的结果存在差异。

第一个，网页找到的，以下是代码的运行结果，但是有22个warning，需要注意的是我的性别和种族已经是分类变量了：

> qcboot.fit3 <- qgcomp.glm.boot(y ~x1+x2+x3+x4+x5+covariate1+covariate2+covariate3,
+                                expnms=Xnm, bayes=TRUE,
+                                data1, family=gaussian(), q=4, B=10,# B should be 200-500+ in practice
+                                seed=125)
There were 22 warnings (use warnings() to see them)
> warnings()
警告信息：
1: In model.matrixBayes(object = mt, data = data, contrasts.arg = contrasts,  ... :
  variable 'sex' converted to a factor
2: In model.matrixBayes(object = mt, data = data, contrasts.arg = contrasts,  ... :
  variable 'zhongzu' converted to a factor
3: In model.matrixBayes(object = mt, data = data, contrasts.arg = contrasts,  ... :
  variable 'sex' converted to a factor
4: In model.matrixBayes(object = mt, data = data, contrasts.arg = contrasts,  ... :
  variable 'zhongzu' converted to a factor
5: In model.matrixBayes(object = mt, data = data, contrasts.arg = contrasts,  ... :
  variable 'sex' converted to a factor
6: In model.matrixBayes(object = mt, data = data, contrasts.arg = contrasts,  ... :
  variable 'zhongzu' converted to a factor
7: In model.matrixBayes(object = mt, data = data, contrasts.arg = contrasts,  ... :
  variable 'sex' converted to a factor
8: In model.matrixBayes(object = mt, data = data, contrasts.arg = contrasts,  ... :
  variable 'zhongzu' converted to a factor
9: In model.matrixBayes(object = mt, data = data, contrasts.arg = contrasts,  ... :
  variable 'sex' converted to a factor
10: In model.matrixBayes(object = mt, data = data, contrasts.arg = contrasts,  ... :
  variable 'zhongzu' converted to a factor
11: In model.matrixBayes(object = mt, data = data, contrasts.arg = contrasts,  ... :
  variable 'sex' converted to a factor
12: In model.matrixBayes(object = mt, data = data, contrasts.arg = contrasts,  ... :
  variable 'zhongzu' converted to a factor
13: In model.matrixBayes(object = mt, data = data, contrasts.arg = contrasts,  ... :
  variable 'sex' converted to a factor
14: In model.matrixBayes(object = mt, data = data, contrasts.arg = contrasts,  ... :
  variable 'zhongzu' converted to a factor
15: In model.matrixBayes(object = mt, data = data, contrasts.arg = contrasts,  ... :
  variable 'sex' converted to a factor
16: In model.matrixBayes(object = mt, data = data, contrasts.arg = contrasts,  ... :
  variable 'zhongzu' converted to a factor
17: In model.matrixBayes(object = mt, data = data, contrasts.arg = contrasts,  ... :
  variable 'sex' converted to a factor
18: In model.matrixBayes(object = mt, data = data, contrasts.arg = contrasts,  ... :
  variable 'zhongzu' converted to a factor
19: In model.matrixBayes(object = mt, data = data, contrasts.arg = contrasts,  ... :
  variable 'sex' converted to a factor
20: In model.matrixBayes(object = mt, data = data, contrasts.arg = contrasts,  ... :
  variable 'zhongzu' converted to a factor
21: In model.matrixBayes(object = mt, data = data, contrasts.arg = contrasts,  ... :
  variable 'sex' converted to a factor
22: In model.matrixBayes(object = mt, data = data, contrasts.arg = contrasts,  ... :
  variable 'zhongzu' converted to a factor

第二个：是在github上找到的fixing aliasing，运行后没有出现任何的warning和error，下面是它的网页截图，具体修改后的代码是这样的：

 qc.fit5 <- qgcomp.glm.noboot(y ~x1+x2+x3+x4+x5+covariate1+covariate2+covariate3,
                             data,expnms=Xnm, family=gaussian(), q=4,
                             breaks = NULL,
                             id = NULL,
                             alpha = 0.05,
                             bayes = FALSE,)

以上是全部的情况了，现在是不清楚这两个代码的改动是否正确，以及是否能用。希望大家能帮我看看这两个代码哪个能用，如果这两种都不能用的话，希望能给出新的解决办法，非常感谢！如果有不清楚的欢迎来问。非常感谢大家！

Answer 1

参考免费微信小程序：皆我百晓生 作答，经由专家-皆知整理回复，如问题解决，望采纳；如仍有疑问，请评论回复。

面对您遇到的问题，模型别名冲突（Model aliasing occurred）通常意味着您的自变量之间存在完全相关性，这在量化暴露量（quantized exposures）时特别常见。根据错误提示，有几种可能的解决方案。让我们逐一探讨并尝试解决这个问题。

方案一：增加bayes = TRUE

您已经尝试了这一方法，但似乎没有解决根本问题，尽管如此，这仍然是一个值得尝试的选项，因为它可以通过贝叶斯方法处理高度相关的变量。错误信息中的警告与性别和种族变量被转换为因子有关，这可能是由于这些变量作为分类变量在模型矩阵构建过程中被自动处理了，如果这些变量已经是因子类型，这些警告可以忽略。确保您的数据集中这些分类变量确实已经被正确地定义为因子类型。

方案二：增加q的值

错误提示建议增加分箱的数量（q参数）。尝试将q设置为一个更高的值，比如从4增加到8或10，看是否可以减少或消除变量之间的完美相关性。

方案三：检查并移除高度相关的变量

检查自变量之间的相关性矩阵，识别并移除高度相关的变量。虽然不推荐，但在别无他法时，这是可行的。可以使用cor()函数计算相关性矩阵，然后使用如findCorrelation()（来自caret包）来识别并移除高度相关的变量。

对于您提到的两个代码尝试：

第一个尝试

这段代码使用了Bootstrap方法，并设置了bayes = TRUE，虽然产生了警告，但模型成功运行。警告信息关于将性别和种族转换为因子，如果您确认这些变量已经是因子类型，这些警告可能无关紧要。这意味着该方法理论上是可以用的，只要您理解并接受警告背后的原因。

第二个尝试

这段代码尝试通过明确指定一些额外参数（如breaks = NULL, id = NULL, alpha = 0.05, bayes = FALSE）来解决别名问题。没有报告错误或警告是一个好的迹象，表明这种方法至少在技术上是可行的。

综合建议

1. 增加q值：首先尝试增加分箱数量，比如将q=4改为q=8。

   qc.fit5 <- qgcomp.glm.noboot(y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + covariate1 + covariate2 + covariate3,
                                data, expnms = Xnm, family = gaussian(), q = 8,
                                bayes = TRUE)
   

2. 检查相关性并处理：如果上述方法无效，检查自变量间的相关性矩阵，并考虑移除高度相关的变量。

3. 使用Bootstrap方法：考虑到第一个尝试虽然产生警告但能运行，您可以继续使用这种方法，只要您对模型的解释和警告的含义保持谨慎。

4. 明确参数：第二个尝试的代码也是可行的，特别是它没有产生错误或警告，您可以进一步分析其结果的有效性和适用性。

总之，我建议首先尝试增加q值，这是最直接且推荐的解决方式。如果问题仍然存在，再考虑其他方法，包括调整Bootstrap参数或仔细检查并处理变量相关性。