対比は因数分解にのみ適用できます

12
john_w 2013-12-18 12:21.

Rについて質問があります。

分散の均一性をテストするために、levene.testというテストを使用しています。

これが機能するためには、少なくとも2つのレベルを持つ因子変数が必要であることを私は知っています。そして、私が見たところ、私が使用している因子変数には少なくとも2つのレベルがあります。しかし、どういうわけか私は次のエラーを受け取り続けます:

> nocorlevene <- levene.test(geno1rs11809462$SIF1, geno1rs11809462$k, correction.method = "correction.factor")

    Error in `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) : 
      contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels

二項分布から変数を生成しようとさえしています:

k<-rbinom(1304, 1, 0.5)

それを要因として使用しますが、まだ機能していません。

最後に、3つのレベルを持つ変数を作成します。

k<-sample(c(1,0,2), 1304, replace=T)

しかし、それでも機能せず、次の同じエラーが発生する場合があります。

nocorlevene <-levene.test(geno1rs11809462$SIF1, geno1rs11809462$k、correction.method = "zero.removal")

Error in `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) : 
  contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels

これは、データ内の変数のタイプの出力です。

> str(geno1rs11809462)
'data.frame':   1304 obs. of  16 variables:
 $ id : chr "WG0012669-DNA_A03_K05743" "WG0012669-DNA_A04_K05752" "WG0012669-DNA_A05_K05761" "WG0012669-DNA_A06_K05785" ... $ rs11809462   : Factor w/ 2 levels "2/1","2/2": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
  ..- attr(*, "names")= chr  "WG0012669-DNA_A03_K05743" "WG0012669-DNA_A04_K05752" "WG0012669-DNA_A05_K05761" "WG0012669-DNA_A06_K05785" ...
 $ FID : chr "9370" "9024" "14291" "4126" ... $ AGE_CALC     : num  61 47 NA 62.5 55.6 59.7 46.6 41.2 NA 46.6 ...
 $ MREFSUM : num 185 325 NA 211 212 ... $ NORSOUTH     : Factor w/ 3 levels "0","1","NA": 1 1 3 1 1 1 1 1 3 1 ...
 $ smoke1 : Factor w/ 3 levels "0","1","NA": 2 2 3 1 1 1 2 1 3 1 ... $ smoke2       : Factor w/ 3 levels "0","1","NA": 1 1 3 2 2 2 1 2 3 2 ...
 $ ANYCG60 : num 0 0 NA 1 0 0 0 0 NA 1 ... $ DCCT_HBA_MEAN: num  7.39 6.93 NA 7.37 7.56 7.86 6.22 8.88 NA 8.94 ...
 $ EDIC_HBA : num 7.17 7.63 NA 8.66 9.68 7.74 6.59 9.34 NA 7.86 ... $ HBAEL        : num  7.3 8.82 NA 9.1 9.3 ...
 $ ELDTED_HBA : num 7.23 7.76 NA 8.36 9.21 7.92 6.64 9.64 NA 9.09 ... $ SIF1         : num  19.6 17 NA 23.8 24.1 ...
 $ sex : Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 ... $ k            : Factor w/ 3 levels "0","1","2": 1 1 2 3 1 3 3 3 1 2 ...

変数kを見るとわかるように、性別にはそれぞれ3レベルと2レベルがありますが、どういうわけか私はまだそのエラーメッセージを受け取ります。

> head(geno1rs11809462)
                        id rs11809462   FID AGE_CALC  MREFSUM NORSOUTH smoke1 smoke2 ANYCG60
1 WG0012669-DNA_A03_K05743        2/2  9370     61.0 184.5925        0      1      0       0
2 WG0012669-DNA_A04_K05752        2/2  9024     47.0 325.0047        0      1      0       0
3 WG0012669-DNA_A05_K05761        2/2 14291       NA       NA       NA     NA     NA      NA
4 WG0012669-DNA_A06_K05785        2/2  4126     62.5 211.2557        0      0      1       1
5 WG0012669-DNA_A08_K05802        2/2 11280     55.6 212.2922        0      0      1       0
6 WG0012669-DNA_A09_K05811        2/2 11009     59.7 261.0116        0      0      1       0
  DCCT_HBA_MEAN EDIC_HBA HBAEL ELDTED_HBA    SIF1 sex k
1          7.39     7.17  7.30       7.23 19.6136   0 0
2          6.93     7.63  8.82       7.76 17.0375   0 0
3            NA       NA    NA         NA      NA   1 1
4          7.37     8.66  9.10       8.36 23.8333   1 2
5          7.56     9.68  9.30       9.21 24.1338   1 0
6          7.86     7.74  8.53       7.92 25.7272   1 2

なぜこれが起こっているのかについて誰かが私にいくつかのヒントを与えることができれば、それは素晴らしいことです。テストを実行するときに、変数kまたは性別または異なるレベルを使用するとエラーが発生する理由がわかりません。

ありがとうございました

3 answers

13
john_w 2014-01-10 09:00.

私は問題を解決したかもしれないと思います。データのNA値によるものだと思います。私が言うを使用してnaを削除した後

x<-na.omit(original_data)

次に、xにルビーン検定を適用すると、警告メッセージが消えます。

うまくいけば、これが問題の原因です。

6
Scott 2017-02-11 09:04.

因子のレベルが1つしかない場合は、このエラーが発生します。因子変数のレベルを確認するには、を使用しますlapply(df, levels)。因子以外の変数については何も返しませんが、どの変数が違反者であるかを簡単に識別できます。これは、私のように何百もの変数がある場合に特に役立ちます。

2
Ricardo Saporta 2013-12-18 12:39.

実際に変数をに変換する必要がありますfactor。値の数が3つ(または有限)であるだけでは、必ずしもそれが要因になるとは限りません。

x <- factor(x)変換に使用


の出力を見ると、str()各変数のタイプがわかります。

<..cropped..>
$ SIF1 : num 19.6 17 NA 23.8 24.1 ... $ sex          : Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 ...
$ k            : Factor w/ 3 levels "0","1","2": 1 1 2 3 1 3 3 3 1 2 ...

予告$kfactorはなくSIF1ではありません
したがって、使用

 geno1rs11809462$SIF1 <- factor(geno1rs11809462$SIF1)

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