lme4包glmer四因素交互中因子处理异常问题问询

本人具备glmer使用经验与实验数据处理基础，在用R的lme4包构建广义线性混合效应模型时，仅在纳入四因素交互项时发现因子效应结构出现异常，需确认该现象是lme4的bug、特性还是自身逻辑错误。

数据集说明 #

• 因变量：二分类变量Response.numeric
• 核心自变量：
  1. VOT_scaled：中心化/标准化数值，对应刺激属性
  2. POA：含三个水平的因子（bilabial、alveolar、velar），为出现异常的变量
  3. English_Experience_Composite：中心化/标准化数值，反映被试个体差异
  4. Trial_order_scaled：中心化/标准化数值，反映任务时长

模型代码 #

glmer(Response.numeric ~ 1 + VOT_scaled + POA + English_Experience_Composite + Trial_order_scaled +
                                     VOT_scaled:POA + VOT_scaled:English_Experience_Composite + VOT_scaled:Trial_order_scaled +
                                     POA:English_Experience_Composite + POA:Trial_order_scaled +
                                     English_Experience_Composite:Trial_order_scaled +
                                     VOT_scaled:POA:English_Experience_Composite +
                                     VOT_scaled:POA:Trial_order_scaled +
                                     VOT_scaled:POA:English_Experience_Composite:Trial_order_scaled +
                                     (1 + VOT_scaled + POA + Trial_order_scaled | Subject) + (1 | Audio),
                                   data = all_pretest_data, family = binomial(link = "logit"), 
                                   control = glmerControl(optimizer = "bobyqa", optCtrl = list(maxfun = 1e9)))

异常现象 #

模型摘要输出中，POA的参考水平为bilabial，三因素及以下交互项均仅显示alveolar和velar相对参考水平的估计值，但四因素交互项却显示POA全部三个水平（bilabial、alveolar、velar）的估计值，仿佛参考水平被取消。无论使用虚拟编码还是对比编码（如contrasts(all_pretest_data$POA) <- cbind(c(-.5, .5, 0), c(-.5, 0, .5))），该现象均存在。

补充信息 #

• levels(all_pretest_data$POA)返回："bilabial" "alveolar" "velar"
• contrasts(all_pretest_data$POA)的虚拟编码结果符合预期
• 其他相似数据集加入四因素交互项时均出现相同问题

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Drew McLaughlin