R（lme4）与Stata（xtmixed）中随机效应的标准误差

请考虑以下数据：

dt.m <- structure(list(id = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12), occasion = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("g1", "g2"), class = "factor"),     g = c(12, 8, 22, 10, 10, 6, 8, 4, 14, 6, 2, 22, 12, 7, 24, 14, 8, 4, 5, 6, 14, 5, 5, 16)), .Names = c("id", "occasion", "g"), row.names = c(NA, -24L), class = "data.frame")

我们拟合一个简单的方差成分模型。在R中，我们有：

require(lme4)
fit.vc <- lmer( g ~ (1|id), data=dt.m )

然后我们生成一个毛毛虫图：

rr1 <- ranef(fit.vc, postVar = TRUE)
dotplot(rr1, scales = list(x = list(relation = 'free')))[["id"]]

现在我们在Stata中拟合相同的模型。首先从R写入Stata格式：

require(foreign)
write.dta(dt.m, "dt.m.dta")

在Stata

use "dt.m.dta"
xtmixed g || id:, reml variance

输出与R输出一致（均未显示），并且我们尝试生成相同的履带图：

predict u_plus_e, residuals
predict u, reffects
gen e = u_plus_e – u
predict u_se, reses

egen tag = tag(id)
sort u
gen u_rank = sum(tag)

serrbar u u_se u_rank if tag==1, scale(1.96) yline(0)

清除状态Stata使用的标准误差与R不同。实际上，Stata使用2.13，而R使用1.32。

据我所知，R中的1.32来自

> sqrt(attr(ranef(fit.vc, postVar = TRUE)[[1]], "postVar")[1, , ])
 [1] 1.319977 1.319977 1.319977 1.319977 1.319977 1.319977 1.319977 1.319977 1.319977 1.319977 1.319977 1.319977

虽然我不能说我真的很了解这是怎么回事。有人可以解释吗？

我不知道Stata 2.13的来源，除非我将估计方法更改为最大似然：

xtmixed g || id:, ml variance

....然后似乎使用1.32作为标准误差，并产生与R.相同的结果。

....但是随机效应方差的估计值不再与R一致（35.04 vs 31.97）。

因此，这似乎与ML vs REML有关：如果我在两个系统中都运行REML，则模型输出是一致的，但是毛毛虫图中使用的标准误差却不一致，而如果我在Rata和ML在Stata中运行REML ，毛毛虫图一致，但模型估计不同。

谁能解释这是怎么回事？

根据[XT]Stata 11 的手册：

$\beta$$\beta$

$\beta$

根据您的问题，您已经在Stata和R中都尝试过REML，并且在Stata中使用ML并在R中使用了REML。