我正在使用此处提供的数据：http://www.ads.org.pl/pobieranie-zbioru-danych.php?id=91 这是一项对1649个变量的17497次观测的调查。 我对变量q32感兴趣，这是一个净召回的薪水，并且有许多缺失。为了避免这种偏见，我试图使用R中的Amelia包进行多次插补。
我执行以下操作：
library(foreign)
dataset = read.spss("C:\\(place the link to the dataset once you download it here)", to.data.frame=TRUE)
is.na(dataset$q32)
dataset$q32
##q32 refers to the net salary of the respondent. R treats all negative numbers as NA, however 99998, i.e. "difficult to say" and 99999, i.e. "no data" are being kept, hence they need to be removed, see specification of the survey, p.20 for more details
dataset$q32[dataset$q32==99998] <- NA
dataset$q32[dataset$q32==99999] <- NA
dataset[dataset==99] <- NA
##audit-check: removing records that seem to be errounous outliers: http://cran.r-project.org/doc/contrib/de_Jonge+van_der_Loo-Introduction_to_data_cleaning_with_R.pdf
dataset$q32[dataset$q32==20000] <- NA
dataset$q32[dataset$q32==15000] <- NA
dataset$q32[dataset$q32==30000] <- NA
#########multiple imputation:
install.packages("Amelia")
library("Amelia")
##datacleaning: removing the unneeded columns:
dataset$pgssyear <- as.numeric(dataset$pgssyear)
MyData <- dataset[, c(1:20, 49:504) ]
MyData <- cbind(MyData, dataset$wr18, dataset$na26a, dataset$na26b, dataset$na26c, dataset$intsex, dataset$intcoh, dataset$intedu, dataset$intedu1, dataset$q164a, dataset$q164b_1, dataset$q164b_2, dataset$q164b_3)
##telling Amelia which variables are ordinal:
ord <- c("voiev49", "voiev16", "region8", "region6", "size", "hompop", "babies", "preteen", "teens", "adults", "q7d", "q8", "q9mon", "q10a", "q10b", "q10c1", "q10c2", "q10d", "q10reg", "q10mob", "q11aa", "q11ab", "q11ac", "q11ad", "q11ae", "q11af", "q11ag", "q11ah", "q11ai", "q11aj", "q11ak", "q11al", "q11am", "q11b1", "q11b2", "q11c", "q11fam", "q12a", "q12b", "q13isco", "q13isc9", "q13isc27", "q13e", "q13e2", "q13f", "q14a", "q14a1", "q14ed", "q14b", "q15isco", "q15isc9", "q15isc27", "q15e", "q16a", "q16a1", "q16ed", "q16b", "q17", "q18st", "q18a", "q18b", "q18b1", "q18c", "q18d", "q18e", "q18f", "q18g", "q18h", "q18st2", "q19ab", "q20", "q22isco", "q22isc9", "q22isc27", "q22kgn", "q22kgn25", "q22ekd", "q22ekd30", "q22e11", "q22e12", "q22f", "q23a", "q23b", "q23ab", "q25", "q29isco", "q29isc9", "q29isc27", "q29kgn", "q29kgn25", "q29ekd", "q29ekd30", "q29e12", "q29f", "q30a", "q30b", "q30ab", "q33", "q35", "q36", "q37", "q38", "q39a", "q40", "q41a", "q41a1", "q42st", "q42a", "q42b", "q42b1", "q42c", "q42d", "q42e", "q42f", "q42g", "q42h", "q43ab", "q44", "q46isco", "q46isc9", "q46isc27", "q46kgn", "q46kgn25", "q46ekd", "q46ekd30", "q46e11", "q46e12", "q46f", "q47a", "q47b", "q47ab", "q48a", "q48a1", "q48ed", "q48b", "q48c", "q49a", "q49b", "q50a", "q50b", "q50d", "q50e", "q50f", "q50g", "q51", "q52a", "q52b", "q52c", "q53a", "q53b", "q53c", "q54a", "q54b", "q54c", "q56a", "q56b", "q56c", "q56d", "q56e", "q56f", "q56g", "q56h", "q56i", "q56j", "q56k", "q56l", "q58", "q59", "q60a", "q60b", "q60c", "q60d", "q60e", "q60f", "q60g", "q60h", "q60i", "q60j", "q60k", "q60l", "q60m", "q60n", "q60o", "q60p", "q60r", "q61a", "q61b", "q61c", "q61d", "q61e", "q61f", "q61g", "q61h", "q61i", "q61j", "q61jx", "q61k", "q61l", "q61m", "q61n", "q61o", "q61p", "q61r", "q63", "q64_1", "q64_2", "q64_3", "q64_4", "q64_5", "q64obe", "q64pop", "q64thn", "q64wor", "q64hel", "q65", "q66", "q67", "q68", "q69", "q69n", "q70", "q70n", "q71", "q72", "q73", "q74", "q75", "q76", "q77", "q78", "q79", "q80", "q81", "q82", "q83b", "q83ca", "q83cb", "q83cc", "q83cd", "q83ce", "q83cf", "q83cg", "q83ch", "q83ci", "q83cj", "q83ck", "q83cl", "q84b", "q84ca", "q84cb", "q84cc", "q84cd", "q84ce", "q84cf", "q84cg", "q84ch", "q84ci", "q84cj", "q84ck", "q84cl", "q85a", "q85b", "q85c", "q85d", "q86a", "q86b", "q86c", "q86d", "q86e", "q87a", "q87b", "q87c", "q87d", "q87e", "q87f", "q87g", "q87h", "q87i", "q88", "q89", "q91_a", "q91_b", "q91_c", "q91_d", "q91_e", "q91inc", "q91sec", "q91hrs", "q91pro", "q91mea", "q92a", "q92b", "q92c", "q92d", "q92e", "q92f", "q92g", "q92h", "q92j", "q92k", "q92l", "q92m", "q92n", "q93", "q94", "q95", "q96", "q97", "q98", "q99", "q100", "q101", "q102a", "q102b", "q102c", "q102d", "q102e", "q102f", "q102g", "q103", "q104", "q105", "q106", "q107", "q108a", "q108b", "q108c", "q108d", "q110", "q111", "q112", "q113_1", "q113_2", "q113_3", "q113_4", "q115", "q116", "q117xa","q117xb", "q117xc", "q117xd", "q117xe", "q117xf", "q117xg", "q117a", "q117b", "q117c", "q118a", "q118b", "q119a", "q119b", "q120a", "q120b", "q121a", "q121b", "q121c", "q121d", "q121e", "q121f", "q122xa", "q122xb", "q122a", "q122b", "q123a", "q123b", "q124za", "q124zb", "q217a", "q217b", "q218a", "q218b", "q219a", "q219b", "q220", "q221a", "q221b", "q125a", "q125b", "q126", "q127", "q128", "q129", "q130", "q131a", "q131a1", "q131ed", "q131b", "q131b1", "q131cd", "q131e", "q131f", "q131g", "q131h", "q131i", "q131l", "q131m", "q132a", "q132c", "q132da", "q132db", "q132dc", "dataset$wr18", "dataset$na26a", "dataset$na26b", "dataset$na26c", "dataset$intsex", "dataset$intedu", "dataset$intedu1", "dataset$q164a", "dataset$q164b_1", "dataset$q164b_2", "dataset$q164b_3")
## running the imputation:
Counterfactual1 <- amelia(MyData, m=10, ts="pgssyear", idvars = c("ballot", "pgss_bal", "form", "issp", "supplem", "city100"), ords = ord)
然后我收到一条错误消息：
contrasts<-中的错误（*tmp*，值= contr.funs [1 + isOF [nn]]）：
对比度仅适用于具有2级或更多级别的因素
另外：有27个警告（使用警告（）来查看它们）
我如何知道哪个变量导致问题？ 究竟是什么问题？在网上的一些帖子中，我看到此消息在不同的过程中出现，并且通常是由于数据库中的NA。但是，估算是替换NA，因此它应该不是问题。 我也在SPSS中打开了文件。数据显示为数字，而不是字符串，所以我不确定这里有什么问题....