Question

我想知道是否有人可以帮助我。我试图对我的数据运行diff分析，但不断收到theta.sparse错误，我不确定如何修复。我真的很感激你能给我的任何东西。

library(lordif)
dat<- read.csv2("OPSO.csv",header=TRUE)
datgender <- read.csv2("DATA.csv",header=TRUE)
group<-datgender$Gender
sink("outputDIFopso.txt")
gender.difopso <- lordif(dat, group, selection = NULL,
criterion = c("Chisqr", "R2", "Beta"),
pseudo.R2 = c("McFadden", "Nagelkerke", "CoxSnell"), alpha = 0.01,
beta.change = 0.1, R2.change = 0.02, maxIter = 10, minCell = 5,
minTheta = -4, maxTheta = 4, inc = 0.1, control = list(), model = "GRM",
anchor = NULL, MonteCarlo = FALSE, nr = 100)
print(gender.difopso)
summary(gender.difopso)
sink()
pdf("graphtestop.pdf")
plot(gender.difopso)
dev.off()
dev.off()

lordif出错（dat，group，selection = NULL，criterion = c（＆＃34; Chisqr＆＃34;，：对象＆＃39; theta.sparse＆＃39;找不到

谢谢：）

Answer 1

您应该在此之前检查错误行。输出可能会说您没有标记为DIF的项目。在这种情况下，您应该运行mirt函数并根据需要提取theta和ipar个对象。

作者可以在compare(flags, flags.matrix)为真时添加一些案例处理。至少，当没有DIF的项目与

相同时，似乎省略了警告

 if (ndif == ni) {
      warning("all items got flagged for DIF - stopping\n")
    }

并且(ndif == 0)虽然compare(flags, flag.matrix)评估为TRUE，但没有案例处理。

当所有项目或没有项目具有DIF时的含义是，通过在组合样本中合并mirt（无DIF）或两个，您将得到相同的结果（生成相同的ICC图，相同的推断等）每组（或所有DIF）的更多mirt个模型。因此，当所有故障发生时，它是一个正确的节省时间的程序。

lorDIF

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