对比只能应用于因子答案

【问题标题】：Contrasts can be applied only to factor对比只能应用于因子
【发布时间】：2017-02-11 03:04:50
【问题描述】：

我有一个关于 R 的问题。

我正在使用一个名为 levene.test 的测试来测试方差的同质性。

我知道您需要一个至少具有两个级别的因子变量才能使其起作用。据我所见，我使用的因子变量确实至少有两个级别。但不知何故，我不断收到以下错误：

> 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

我什至尝试从二项分布中生成一个变量：

k<-rbinom(1304, 1, 0.5)

然后将其用作一个因素，但仍然无法正常工作。

最后我创建了一个具有 3 个级别的变量：

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

但有些仍然无法正常工作并得到相同的错误：

nocorlevene

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

这是数据中变量类型的输出：

> 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 ...

你可以看到变量 k，sex 分别有 3 个和 2 个级别，但不知何故，我仍然收到那个错误消息。

> 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

如果有人能给我一些关于为什么会发生这种情况的提示，那就太好了。我只是不知道为什么在我运行测试时变量 k 或性别或具有不同的级别会给我带来错误。

谢谢

【问题讨论】：

在 Cross-Validated 上找到答案可能会更好：stats.stackexchange.com
请发布一个可重现的例子。
我无法用示例数据重现错误。
嗨，Sven，这是否意味着您在使用我的数据时不会遇到同样的错误？因为我确实收到了错误消息。
嗨 Ben，我已经添加了上面的输出。抱歉，我不知道如何使它看起来像一张桌子。我只是粘贴 R 的输出。

标签： r variables

【解决方案1】：

我想我可能已经解决了这个问题。我相信这是由于数据中的 NA 值。因为在我使用say删除了na之后

x<-na.omit(original_data)

然后在 x 上应用 levene 测试，警告信息消失。

希望这是问题的原因。

【讨论】：

【解决方案2】：

如果你的因子只有一个水平，你会得到这个错误。要查看因子变量的水平，请使用lapply(df, levels)。它不会为非因子变量返回任何内容，但可以轻松地让您确定哪个变量是违规者。如果像我一样有数百个变量，这将特别有用。

【讨论】：

【解决方案3】：

您需要将变量实际转换为factor。仅具有三个（或有限）数量的值并不一定使其成为一个因素。

使用x <- factor(x)进行转换

当您查看str() 的输出时，它会显示每个变量的类型：

<..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 ...

注意$k 是factor 但SIF1 不是
因此，使用

 geno1rs11809462$SIF1 <- factor(geno1rs11809462$SIF1)

【讨论】：

嗨，我认为它们已经是因子变量（性别或 k）。这就是我所拥有的：>类（geno1rs11809462$k）[1]“因子”>类（geno1rs11809462$sex）[1]“因子”>属性（geno1rs11809462$k））错误：“属性（ geno1rs11809462$k))" > 属性(geno1rs11809462$k) $levels [1] "0" "1" "2" $class [1] "factor" > 属性(geno1rs11809462$sex) $levels [1] "0" "1" $class [1] "因子"
嗨@john_w，请编辑您复制和粘贴的内容。如有错误或拼写错误，请在发布前删除
@john_w，您没有在测试中使用变量 sex。您正在使用变量SIF1。查看您的帖子：“levene.test(geno1rs11809462$SIF1, geno1rs11809462$k, correction.method = "correction.factor")”
嗨，Ricardo，SIF1 变量是一个连续变量。所以我不认为这个名为 SIF1 的变量应该被视为因素。对吗？