心理的 R 錯誤：應用錯誤（x[1:(n.obs - lag), ], 2, sd, na.rm = na.rm)：dim(X) 必須具有正長度

Question

我有一個 dataframe。 為簡單起見，將其稱為“數據”。

structure(list(study_id = structure(c(001, 001, 002, 002, 
                                      003, 003), format.spss = "F6.0", display_width = 0L), Date = structure(c(18584, 
                                                                                                               18584, 18585, 18585, 18585, 18585), format.spss = "DATE11", display_width = 0L, class = "Date"), 
               SignalNumber = structure(c(1, 2, 1, 2, 1, 2), format.spss = "F8.2", display_width = 0L), 
               Negative = structure(c(1, 3.3, 1.5, 4, NA, 1.5), format.spss = "F8.2", display_width = 0L), 
               Positive = structure(c(4.33333333333333, NA, 2.66666666666667, NA, 3, 4), format.spss = "F8.2", display_width = 0L)), row.names = c(NA, 
                                                                                                                                                   -6L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

如您所見，在不同的會話中有重復的 study_id 和觀察結果。 有些觀察結果只有Positive或Negative的 NA，有些觀察結果兩者都有 NA。

我正在嘗試使用psych package 對我的完整數據運行自相關：

mssd(data$Negative,group=data$study_id, lag = 1,na.rm=TRUE)
rmssd(data$Negative,group=data$study_id, lag=1, na.rm=TRUE)
autoR(data$Negative,group=data$study_id,lag=1,na.rm=TRUE, use="pairewise")

mssd()和rmssd()按預期處理我的完整數據。 運行autoR()得到以下錯誤：應用錯誤（x[1:(n.obs - lag), ], 2, sd, na.rm = na.rm): dim(X) must have a positive length

不知道這里發生了什么。 我的完整數據集有更多的數據觀察（數以千計）。 但是，我發布的這個示例與我的代碼的工作方式相同。

是因為常設NA嗎？ 如果是這種情況， na.rm參數不應該刪除它們嗎？ 此外，當我對我的數據使用na.omit()時，我仍然收到此錯誤。 似乎找不到特定於autoR function 的答案。

Answer 1

文檔相對稀疏，但根據源代碼，一個問題可能是傳遞給 function 的變量數量。 如果您將 dataframe 子集為“study_id、Negative、Positive”列並將“group”更改為 NULL，則 function 將按預期運行：

library(psych)

data <- structure(list(study_id = structure(c(001, 001, 002, 002, 
                                              003, 003), format.spss = "F6.0", display_width = 0L), Date = structure(c(18584, 
                                                                                                                       18584, 18585, 18585, 18585, 18585), format.spss = "DATE11", display_width = 0L, class = "Date"), 
                       SignalNumber = structure(c(1, 2, 1, 2, 1, 2), format.spss = "F8.2", display_width = 0L), 
                       Negative = structure(c(1, 3.3, 1.5, 4, NA, 1.5), format.spss = "F8.2", display_width = 0L), 
                       Positive = structure(c(4.33333333333333, NA, 2.66666666666667, NA, 3, 4), format.spss = "F8.2", display_width = 0L)), row.names = c(NA, 
                                                                                                                                                           -6L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

mssd(data$Negative,group=data$study_id, lag = 1,na.rm=TRUE)
#>   [,1]
#> 1 5.29
#> 2 6.25
#> 3  NaN
rmssd(data$Negative,group=data$study_id, lag=1, na.rm=TRUE)
#>   [,1]
#> 1  2.3
#> 2  2.5
#> 3  NaN
autoR(data$Negative,group=data$study_id,lag=1,na.rm=TRUE, use="pairwise")
#> Error in apply(x[1:(n.obs - lag), ], 2, sd, na.rm = na.rm): dim(X) must have a positive length

autoR(data[,c(1,4,5)],group=NULL,lag=1,na.rm=TRUE, use = "pairwise")
#> 
#> Autocorrelations 
#> study_id Negative Positive 
#>     0.79    -0.89       NA

result <- autoR(data[,c(1,4,5)],group=NULL,lag=1,na.rm=TRUE, use = "pairwise")
str(result)
#> List of 2
#>  $ autoR: Named num [1:3] 0.786 -0.886 NA
#>   ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "study_id" "Negative" "Positive"
#>  $ rssd : Named num [1:3] 0.632 1.922 0.577
#>   ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "study_id" "Negative" "Positive"
#>  - attr(*, "class")= chr [1:2] "psych" "autoR"
result$autoR
#>   study_id   Negative   Positive 
#>  0.7857143 -0.8856090         NA
result$rssd
#>  study_id  Negative  Positive 
#> 0.6324555 1.9222383 0.5773503

^{由代表 package (v2.0.1) 於 2022 年 8 月 23 日創建}

當您在實際數據上嘗試此操作時，請嘗試“group=data$study_id”並查看 function 是否拋出錯誤； 它可以幫助解決問題。