我对R有疑问。
我正在使用一个名为levene.test的测试来测试方差的同质性。
我知道您需要一个至少有两个级别的因子变量才能使其正常工作。从我看来，我确实至少有两个级别用于我正在使用的因子变量。但不知怎的，我不断得到错误：
> nocorlevene <- levene.test(geno1rs11809462$SIF1, geno1rs11809462$k, correction.method = "correction.factor")
Error in `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) :
contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels
我甚至尝试从二项分布生成变量：
k<-rbinom(1304, 1, 0.5)
然后将其用作因素，但仍无法正常工作。
最后，我创建了一个包含3个级别的变量：
k<-sample(c(1,0,2), 1304, replace=T)
但有些人仍然没有工作并得到同样的错误：
nocorlevene＆lt; - levene.test（geno1rs11809462 $ SIF1，geno1rs11809462 $ k，correction.method =“zero.removal”）
Error in `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) :
contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels
这是数据中变量类型的输出：
> str(geno1rs11809462)
'data.frame': 1304 obs. of 16 variables:
$ id : chr "WG0012669-DNA_A03_K05743" "WG0012669-DNA_A04_K05752" "WG0012669-DNA_A05_K05761" "WG0012669-DNA_A06_K05785" ...
$ rs11809462 : Factor w/ 2 levels "2/1","2/2": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
..- attr(*, "names")= chr "WG0012669-DNA_A03_K05743" "WG0012669-DNA_A04_K05752" "WG0012669-DNA_A05_K05761" "WG0012669-DNA_A06_K05785" ...
$ FID : chr "9370" "9024" "14291" "4126" ...
$ AGE_CALC : num 61 47 NA 62.5 55.6 59.7 46.6 41.2 NA 46.6 ...
$ MREFSUM : num 185 325 NA 211 212 ...
$ NORSOUTH : Factor w/ 3 levels "0","1","NA": 1 1 3 1 1 1 1 1 3 1 ...
$ smoke1 : Factor w/ 3 levels "0","1","NA": 2 2 3 1 1 1 2 1 3 1 ...
$ smoke2 : Factor w/ 3 levels "0","1","NA": 1 1 3 2 2 2 1 2 3 2 ...
$ ANYCG60 : num 0 0 NA 1 0 0 0 0 NA 1 ...
$ DCCT_HBA_MEAN: num 7.39 6.93 NA 7.37 7.56 7.86 6.22 8.88 NA 8.94 ...
$ EDIC_HBA : num 7.17 7.63 NA 8.66 9.68 7.74 6.59 9.34 NA 7.86 ...
$ HBAEL : num 7.3 8.82 NA 9.1 9.3 ...
$ ELDTED_HBA : num 7.23 7.76 NA 8.36 9.21 7.92 6.64 9.64 NA 9.09 ...
$ SIF1 : num 19.6 17 NA 23.8 24.1 ...
$ sex : Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 ...
$ k : Factor w/ 3 levels "0","1","2": 1 1 2 3 1 3 3 3 1 2 ...
正如你可以看到变量k，性别分别有3级和2级但不知怎的，我仍然得到错误信息。
> head(geno1rs11809462)
id rs11809462 FID AGE_CALC MREFSUM NORSOUTH smoke1 smoke2 ANYCG60
1 WG0012669-DNA_A03_K05743 2/2 9370 61.0 184.5925 0 1 0 0
2 WG0012669-DNA_A04_K05752 2/2 9024 47.0 325.0047 0 1 0 0
3 WG0012669-DNA_A05_K05761 2/2 14291 NA NA NA NA NA NA
4 WG0012669-DNA_A06_K05785 2/2 4126 62.5 211.2557 0 0 1 1
5 WG0012669-DNA_A08_K05802 2/2 11280 55.6 212.2922 0 0 1 0
6 WG0012669-DNA_A09_K05811 2/2 11009 59.7 261.0116 0 0 1 0
DCCT_HBA_MEAN EDIC_HBA HBAEL ELDTED_HBA SIF1 sex k
1 7.39 7.17 7.30 7.23 19.6136 0 0
2 6.93 7.63 8.82 7.76 17.0375 0 0
3 NA NA NA NA NA 1 1
4 7.37 8.66 9.10 8.36 23.8333 1 2
5 7.56 9.68 9.30 9.21 24.1338 1 0
6 7.86 7.74 8.53 7.92 25.7272 1 2
如果有人能给我一些关于为什么会发生这种情况的提示，那就太好了。我只是不知道为什么变量k或性别或具有不同等级在我运行测试时给我错误。
谢谢
答案 0 :(得分：12)
我想我可能已经解决了这个问题。我相信这是由于数据中的NA值。因为在我使用say
删除了na之后x<-na.omit(original_data)
然后在x上应用levene测试，警告消息消失。
希望这是问题的原因。
答案 1 :(得分：4)
如果您的因素只有一个级别，您将收到此错误。要查看要素变量的级别，请使用lapply(df, levels)。它不会为非因子变量返回任何内容，但很容易让您识别哪个变量是违规者。如果像我一样，你有数百个变量，这将特别有用。
答案 2 :(得分：1)
您需要将变量实际转换为factor。只有三个（或有限）数值并不一定会成为一个因素。
使用x <- factor(x)转换
当您查看str()的输出时，它会显示每个变量的类型：
<..cropped..>
$ SIF1 : num 19.6 17 NA 23.8 24.1 ...
$ sex : Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 ...
$ k : Factor w/ 3 levels "0","1","2": 1 1 2 3 1 3 3 3 1 2 ...
请注意$k是factor但SIF1不是
因此，使用
geno1rs11809462$SIF1 <- factor(geno1rs11809462$SIF1)