Ошибка "Количество наблюдений <= количество случайных эффектов"
Я использую пакет под названием diagmeta для целей метаанализа. Я могу использовать этот пакет со встроенным набором данных под названием Schneider2017. Однако, когда я создаю свою собственную базу данных/набор данных, я получаю следующую ошибку:
Error: number of observations (=300) <= number of random effects (=3074) for term (Group * Cutoff | Study); the random-effects parameters and the residual variance (or scale parameter) are probably unidentifiable
Другой поток здесь, на SO, предполагает, что ошибка вызвана форматом данных одного или нескольких столбцов. Я убедился, что тип данных каждого столбца соответствует типу данных в наборе данных Schneider2017 - никакого эффекта.
Я попытался извлечь все данные из набора данных Schneider2017 в Excel, а затем импортировать набор данных из Excel через R studio. Это опять же не имеет значения. Это наводит меня на мысль, что что-то в формате данных может быть другим, хотя я не понимаю, как это сделать.
diag2 <- diagmeta(tpos, fpos, tneg, fneg, cutpoint,
studlab = paste(author,year,group),
data = SRschneider,
model = "DIDS", log.cutoff = FALSE,
check.nobs.vs.nRE = "ignore")
Набор данных выглядит следующим образом:
Я ожидал такого же успешного выполнения и построения графика, как и со встроенным набором данных, но продолжаю получать эту ошибку.
Результат выполнения str (mydataset):
> str(SRschneider)
Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 150 obs. of 10 variables:
$ ...1 : num 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
$ study_id: num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ author : chr "Arora" "Arora" "Arora" "Arora" ...
$ year : num 2006 2006 2006 2006 2006 ...
$ group : chr NA NA NA NA ...
$ cutpoint: chr "6" "7.0" "8.0" "9.0" ...
$ tpos : num 133 131 130 127 119 115 113 110 102 98 ...
$ fneg : num 5 7 8 11 19 23 25 28 36 40 ...
$ fpos : num 34 33 31 30 28 26 25 21 19 19 ...
$ tneg : num 0 1 3 4 6 8 9 13 15 15 ...
Вы имеете в виду что-то другое, связанное с изображением набора данных? Это то, над чем я пытаюсь работать. Я добавил вывод из str (мой набор данных).
Ответы 2
Ты сказал, что ты
have made sure every column's data type matches that in the Schneider2017 dataset
но это не похоже на правду. Помимо различий между num (числовыми) и int (целочисленными) типами (которые на самом деле обычно не важны), ваши данные
$ cutpoint: chr "6" "7.0" "8.0" "9.0" ...
в то время как str(Schneider2017) имеет
$ cutpoint: num 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 ...
Если ваша точка отсечения будет символом, а не числом, это означает, что R попытается рассматривать ее как категориальную переменную (со многими дискретными уровнями). Это, скорее всего, источник вашей проблемы.
Переменная cutpoint, скорее всего, является символом, потому что R обнаружил в этом столбце какое-то значение, которое нельзя интерпретировать как числовое (что-то вроде опечатки). Вы можете использовать SRschneider$cutpoint <- as.numeric(SRschneider$cutpoint) для преобразования переменной в числовое методом грубой силы (значения, которые не могут быть интерпретированы, будут установлены в NA), но было бы лучше пойти вверх по течению и посмотреть, в чем проблема.
Если вы используете пакеты tidyverse для загрузки своих данных, вы должны получить список «проблем с разбором», которые могут быть полезны. Вы также можете попробовать cp <- SRschneider$cutpoint; cp[which(is.na(as.numeric(cp)))] просмотреть значения, которые нельзя преобразовать.
Я следую вашим рассуждениям. Я сделаю то, что вы предлагаете, но я подозреваю, что это не решит проблему по следующей причине: этот набор данных импортирован из Excel, и я не исправил форматы данных. До этого у меня была версия 1.0 моего собственного набора данных — фрейм данных, сделанный непосредственно в R studio — и именно там я исправил формат данных. Итак, поскольку тогда это не помогло, я подозреваю, что ошибка связана с чем-то другим.
Хорошо. Не увидев явных опечаток в столбце «точка отсечения» (что имеет смысл, поскольку он скопирован для рабочего набора данных Schneider 2017), я исправил формат столбца. Это заставило его выполнить успешно немедленно. Это очень хорошо для моего проекта, но также любопытно. Я думаю, что причина исправления формата данных ранее (в моем первом наборе данных) заключалась в том, что набор данных был слишком мал в тот момент, поэтому у меня есть две проблемы с набором данных, обе из которых приводят к одной и той же ошибке.
Разница в формате «группы» также была фактором, который я подозревал и исправлял в своем первом наборе данных. Но, как оказалось, теперь он работает в моем втором наборе данных, и разница в формате не приводит к ошибке.
Просто быстрое продолжение подробного ответа Бена.
Статистический метод, реализованный в diagmeta(), предполагает, что аргумент точка отсечки является непрерывной переменной. Мы добавили соответствующую проверку аргумента точка отсечки (а также аргументов ТП, ФП, Теннесси и FN) в версии 0.3-1 пакета R диагмета; см. коммит в репозиторий GitHub для технических подробностей.
Соответственно, следующие команды R приведут к более информативному сообщению об ошибке:
data(Schneider2017)
diagmeta(tpos, fpos, tneg, fneg, as.character(cutpoint),
studlab = paste(author, year, group), data = Schneider2017)
А) можете ли вы привести пример данных, которые вы пытаетесь поместить в
diagemta–dput. Моментальный снимок как минимум будет полезен. B) можете ли вы предоставить выводstr(data)сdataновым набором данных, который вы пытаетесь ввести?