我知道以前有人问过一个完全相同的问题，但以前的答案有两种可能的答案，我认为这两种答案都不适用于这种情况。在第一个中，有NA值，我已经检查过了，没有发现NA值。在另一个有一个问题，在公式正在使用之前，建设的glmer，但我不是那么聪明，而是试图使它的手。我有以下几点：
glmer(data$Changed_Use ~ data$Country + data$Sex + data$Age + data$Birthplace_Residence + (1|data$Place),data = data, family = binomial)
其中data$Place是发生数据收集的位置列表。我已经尝试过将其作为实际名称，并给出位置数字代码（第一个位置为1，第二个位置为2等），这两种情况都得到了相同的错误信息。我的记法中有什么错误，如何修正？

***感谢Ben Bolker找出解决问题的方法。这是一项更广泛研究的一部分，其中收集的信息比用于该模型的信息更多。我在这里包括了这个模型的相关数据，这样也许其他人可以看到这个错误是如何开始的。

tibble [221 × 49] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
 $ Place                   : num [1:221] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ Country                 : num [1:221] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ Sex                     : chr [1:221] 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0...
 $ Age                     : num [1:221] 35 27 54 22 35 35 50 39 38 45 ...
 $ Birthplace_Residence    : num [1:221] 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 ...
 $ Changed_Use             : num [1:221] 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 ...