Question

我有一个包含var的数据框（21个解释变量和1个因变量）

另外，我创建了2个向量来分割21个解释变量： 9和12以下列方式（所有这些都是我的数据框中名为“completedubset”的变量）：

PersColumns <-  c("religious","E","A","C","N","O","NFC","tsc","se","rumination","depression","ls")

fellingColumns <-  c("valence","arousal","angry","anxious","disapp","surprise","wanting","selfother","control")

现在，我想得到一个可以容纳108（12 * 9）个模型的对象（线性混合模型）。我在2个向量上创建了一个空列表，双循环，并使用追加函数将每个模型添加到列表中：

resultsList <- list()
for(i in 1:length(PersColumns)) {
  for (j in 1:length(fellingColumns)) {
    lmerfit <- lmer(meaning ~ (1|Subject)+PersColumns[i]*fellingColumns[j],data=completesubset)
    resultsList<- append(resultsList, lmerfit)
  }
}

我收到以下错误：

model.frame.default中的错误（data = completionubset，drop.unused.levels = TRUE，：
变量长度不同（找到'PersColumns [i]'）

任何人都知道并可以提供帮助吗？总的来说，有没有更好的方法来实现这个目标？

创建一个可容纳108个模型的对象

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