使用as.mids2时出现错误消息

时间:2016-07-05 15:03:15

标签: r r-mice imputation

我正在尝试通过使用R中的miceadds包来汇集来自SPSS中创建的多重插补数据库的结果(我对R来说很新,所以如果术语稍微偏离则很抱歉)。当我尝试使用as.mids2代码将数据库更改为mids对象时,我收到以下错误消息:

Error in 1:(max(as.numeric(levels(data2[, .imp])))) : 
result would be too long a vector
In addition: Warning messages:
1: In max(as.numeric(levels(data2[, .imp]))) :
no non-missing arguments to max; returning -Inf
2: In max(as.numeric(levels(data2[, .imp]))) :
no non-missing arguments to max; returning -Inf

任何人都知道这意味着什么?该数据库是28个变量,2378个障碍因此不大。

这是我正在使用的脚本:

mydata <- read.csv("mydata.csv", na.strings = "999")
as.mids2 <- function(data2, .imp=1, .id=2){
ini <- mice(data2[data2[, .imp] == 0, -   c(.imp, .id)], m =   max(as.numeric(levels(data2[,  .imp]))), maxit=0)
names  <- names(ini$imp)
if (!is.null(.id)){
rownames(ini$data) <- data2[data2[, .imp] == 0, .id]
}
for (i in 1:length(names)){
for(m in 1:(max(as.numeric(levels(data2[,  .imp]))))){
  if(!is.null(ini$imp[[i]])){
    indic <- data2[, .imp] == m &  is.na(data2[data2[, .imp]==0, names[i]])
    ini$imp[[names[i]]][m] <- data2[indic, names[i]]
  }
 } 
}
return(ini)
}
mydata.mids <- as.mids2(mydata)

非常感谢任何帮助。

0 个答案:

没有答案