R: Начальная загрузка с многоуровневой моделью

Я хочу рассчитать 95% доверительные интервалы вокруг оценок коэффициентов моей многоуровневой модели.

У меня нет проблем с моделями с одной группирующей переменной, но метод начальной загрузки, которому я следовал (http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/melogit.htm) по существу сломался, когда я добавил дополнительную переменную группировки.

Я исследовал bootMer (недавно реализованная часть lme4) с тем же результатом.

Вот пример проблемы:

---------------------------- Отредактировано для включения воспроизводимого примера ---------------- ------------

Полезные комментарии к этому вопросу и проработка примера дали ответ - проблему вызывает не добавление второй группирующей переменной как таковой, а отсутствие в группирующей переменной.

Вот рабочий пример для всех, кто сталкивается с этим.

Вот простая функция для иллюстрации ...

FUN <- function(fit) {return(fixef(fit))} 

Пример данных (полный)

grouper1 <- as.factor(sample(letters[1:20], 1000, replace = TRUE))
grouper2 <- sample(letters[1:2], 1000, replace = TRUE)
DV<-rnorm(1000)
IV<-rnorm(1000)
example<-data.frame(grouper1, grouper2, DV, IV)

Прекрасно работает с этими данными

one_grouper<-lmer(DV ~ IV + (1 | grouper1), data=example)  

> bootMer(one_grouper,FUN, nsim=1)

Call:
bootMer(x = one_grouper, FUN = FUN, nsim = 1)

Bootstrap Statistics :
       original       bias    std. error
t1* 0.005286026  0.041665542          NA
t2* 0.009642498 -0.003707219          NA
> 
> two_grouper<-lmer(DV ~ IV + (1 | grouper1) + (1 | grouper2), data=example)
> 
> bootMer(one_grouper,FUN, nsim=1)

Call:
bootMer(x = one_grouper, FUN = FUN, nsim = 1)

Bootstrap Statistics :
       original      bias    std. error
t1* 0.005286026 -0.03465914          NA
t2* 0.009642498 -0.01361108          NA

НО, когда мы вводим пропуски в группирующую переменную ...

example$missinggroups <- with(example, ifelse(randommissing=="f", NA,grouper1))

> one_grouper<-lmer(DV ~ IV + (1 | missinggroups ), data=example)  
> 
> bootMer(one_grouper,FUN, nsim=1)

Call:
bootMer(x = one_grouper, FUN = FUN, nsim = 1)


Bootstrap Statistics :
WARNING: All values of t1* are NA
WARNING: All values of t2* are NA
Warning message:
In bootMer(one_grouper, FUN, nsim = 1) : some bootstrap runs failed (1/1)