基于lme4的GLMM建模求助：关联概率与C.score分析

我参考了《Building General Linear Mixed Model in R》和《Multivariate Linear Mixed Model in lme4》两篇Stack Overflow帖子，但遇到了新问题，具体情况如下：

研究背景与分析目标 #

• 拥有两个包含相同物种信息的数据集：
  • data1：包含二元变量assoc的数据框，需分析Species、season、cover、evi对assoc关联概率的显著影响
  • data2：物种共存矩阵，已通过以下代码计算得到共存度量C.score：

    nperm <- 1000
    outpath <- getwd()
    Cscore <- ecospat.Cscore(data2, nperm, outpath, verbose = T)
    

  • 同时希望分析上述变量（Species、season、cover、evi）对C.score的显著影响

遇到的错误 #

尝试运行以下glmer代码时触发报错：

1 <- glmer(assoc  ~ (Species + cover + evi + season + (1|Transect) + (1|year)), data = data1, family = "binomial")

报错信息：invalid (do_set) left-hand side to assignment（赋值左侧无效）

现附上data1和data2的dput数据，恳请提供建模指导。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Marnee Roundtree