无法在mirt包中使用MHRM算法进行模型估计的求助

问题背景 #

在R 4.2.2版本中使用mirt包，尝试通过mixedmirt()函数用Metropolis-Hastings Robbins-Monro（MHRM）算法估计多水平多维项目反应理论（MMIRT）模型，同时测试单水平模型的mirt()函数调用MHRM，均出现报错。

报错详情 #

1. 首次调用mixedmirt()未指定method参数时的报错：

> library(mirt)

> 2l.model <- mixedmirt(data = my.data, model = EUR, itemtype = "graded", survey.weights = my.weights, fixed =~ 0, random =~ 1 | my.groups)
Error in ESTIMATION(data = data, model = model, group = rep("all", nrow(data)),  : 
  opts$method %in% c("EM", "QMCEM", "MCEM") non è TRUE

2. 尝试手动指定method = "QMCEM"后的报错：

> 2l.model <- mixedmirt(data = my.data, model = my.model, itemtype = "graded", method = "QMCEM", survey.weights = my.weights, fixed =~ 0, random =~ 1 | my.groups)
Error: method cannot be changed in mixedmirt() function

3. 单水平模型调用mirt()指定method = "MHRM"时的报错：

> mirt.model <- mirt(data = my.data, model = my.model, method = "MHRM", survey.weights = my.weights)
Error in ESTIMATION(data = data, model = model, group = rep("all", nrow(data)),  : 
  opts$method %in% c("EM", "QMCEM", "MCEM") non è TRUE

问题原因与修复方案 #

核心原因 #

• mixedmirt()函数不支持自定义估计方法，它默认仅能使用EM类算法（EM/QMCEM/MCEM），无法切换到MHRM，这也是手动指定method参数会报错的原因。
• 单水平模型中调用MHRM出现报错，是因为MHRM算法不支持带有调查权重（survey.weights）的模型估计，当传入该参数时，MHRM会被自动禁用，只能使用EM类算法。

修复步骤 #

1. 多水平MMIRT模型：

   • 放弃使用MHRM算法，mixedmirt()仅支持EM类算法，直接使用默认的EM算法即可，无需指定method参数：

     2l.model <- mixedmirt(data = my.data, model = EUR, itemtype = "graded", survey.weights = my.weights, fixed =~ 0, random =~ 1 | my.groups)
     

   • 若必须使用贝叶斯类算法估计多水平IRT模型，建议改用mirtCAT包中的相关函数，或切换到brms/Stan框架实现自定义模型。

2. 单水平模型使用MHRM：

   • 移除survey.weights参数，即可正常调用MHRM算法：

     mirt.model <- mirt(data = my.data, model = my.model, method = "MHRM")
     

   • 若必须保留调查权重，只能选择EM/QMCEM/MCEM算法进行估计。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者fedebacchi