Question

我正在尝试使用'plspm'构建偏最小二乘路径模型。阅读完教程并格式化我的数据之后，我就陷入了错误：

"Error in if (w.dif < tol || itermax == iter) break : missing value where TRUE/FALSE needed".

我认为这个错误是某些潜在变量缺失值的结果（例如Soil_Displaced）有很多NA，因为这个变量仅在实验中的重复子集中测量。有没有办法解决这个错误，并使用具有大量缺失值的变量。我在这里附加我的代码和日期集，数据集也可以在这个dropbox文件中找到; https://www.dropbox.com/sh/51x08p4yf5qlbp5/-al2pwdCol

这是我现在的代码：

# inner model matrix
warming = c(0,0,0,0,0,0)
Treatment=c(0,0,0,0,0,0)
Soil_Displaced = c(1,1,0,0,0,0)
Mass_Lost_10mm = c(1,1,0,0,0,0)
Mass_Lost_01mm = c(1,1,0,0,0,0)
Daily_CO2      = c(1,1,0,1,0,0)

Path_inner = rbind(warming, Treatment, Soil_Displaced, Mass_Lost_10mm, Mass_Lost_01mm,Daily_CO2 )

innerplot(Path_inner) 

#develop the outter model 
Path_outter = list (3, 4:5, 6, 7, 8, 9)

# modes
#designates the model as a reflective model 
Path_modes = rep("A", 6)                                                          

# Run it plspm(Data, inner matrix, outer list, modes)
Path_pls = plspm(data.2011, Path_inner, Path_outter, Path_modes)

有关此问题的任何意见都会有所帮助。谢谢！

Answer 1

plspm确实在缺少值的情况下工作，您必须将缩放设置为数字。

对于您的示例，代码如下所示：

example_scaling = list(c("NUM"),
                       c("NUM", "NUM"),
                       c("NUM"),
                       c("NUM"),
                       c("NUM"),
                       c("NUM"))

Path_pls = plspm(data.2011, Path_inner, Path_outter, Path_modes, scaling = example_scaling)

但是受到限制：

但是，如果您的数据集包含一个观察结果，其中潜在变量的所有指标都缺失值，则无法工作。

第一种情况：F.e。潜在的变量＆＃34;治疗＆＃34;有2个指标，如果其中一个是NA，它就可以正常工作。

第二种情况：但是如果只有一个观察指标是两个指标都是NA，它就不会起作用。

由于您只用一个指标测量其他5个潜在变量，并且您说您的数据包含大量缺失值，第二个可能就是这种情况。

Answer 2

PLSPM不能用于缺失值，因此我必须从已知观察中插入一些缺失值。完成后，上面的代码工作得很好！

使用plspm进行路径分析

2 个答案: