Блог

Главная - Вопросы по программированию - Ошибка R: недостаточно конечных наблюдений (тест Спирмена) / я буквально заблудился

Ошибка R: недостаточно конечных наблюдений (тест Спирмена) / я буквально заблудился

#r #statistics

Вопрос:

Я, честно говоря, действительно борюсь, поэтому, пожалуйста, пожалуйста, помогите мне!

Я пытаюсь измерить корреляцию Спирмена между двумя конструкциями «benefit_individual» и «challenge_individual», но получаю сообщение об ошибке:

 Fehler in cor.test.default(benefit_individual, challenge_individual, method = "spearman",  : 
  not enough finite observations
Ruft auf: <Anonymous> ... withVisible -> eval -> eval -> cor.test -> cor.test.default
Zusätzlich: Es gab 50 oder mehr Warnungen (Anzeige der ersten 50 mit warnings())
Ausführung angehalten

Кто-нибудь может мне помочь, пожалуйста? Я перепробовал буквально все, но ничего не работает. Кстати, в наборе данных я использовал NA для каждой пустой ячейки.

 benefit_individual=
  rowMeans(cbind(
    rowMeans(cbind(
      df$v_1_benefit4_important,
      df$v_1_benefit5_important,
      df$v_1_benefit6_important,
      df$v_1_benefit8_important),na.rm=TRUE),
    rowMeans(cbind(
      df$v_2_benefit4_important,
      df$v_2_benefit5_important,
      df$v_2_benefit6_important,
      df$v_2_benefit8_important),na.rm=TRUE)
    ))

challenge_individual = 
  rowMeans(cbind(
    rowMeans(cbind(
      df$v_1_challenge3_important_highInvestment,na.rm=TRUE,
      df$v_1_challenge4_important,na.rm=TRUE,
      df$v_1_challenge5_important,na.rm=TRUE,
      df$v_1_challenge6_important,na.rm=TRUE,
      df$v_1_challenge7_important,na.rm=TRUE),na.rm = TRUE),
    rowMeans(cbind(
      df$v_2_challenge3_important_highInvestment,na.rm=TRUE,
      df$v_2_challenge4_important,na.rm=TRUE,
      df$v_2_challenge5_important,na.rm=TRUE,
      df$v_2_challenge6_important,na.rm=TRUE,
      df$v_2_challenge7_important),na.rm=TRUE)
  ))

#liegt überhaupt ein Zusammenhang vor?
cor.test(benefit_individual,challenge_individual,method="spearman",paired=TRUE,na.rm=TRUE)
#negativer Zusammenhang?
cor.test(benefit_individual,challenge_individual,method="spearman",alternative="less",paired=TRUE,na.rm=TRUE) 
#positiver Zusammenhang?
cor.test(benefit_individual,challenge_individual,method="spearman",alternative="greater",paired=TRUE,na.rm=TRUE)

Комментарии:

1. Привет, акасра, пожалуйста, приведите пример использования вашего набора dput() данных .

2. Попробуйте выполнить один и тот же вызов функции с составленными данными, для которых вы знаете результат. Например, одни и те же данные дважды должны давать высокое значение корреляции, две выборки независимого шума должны давать низкое значение. Когда вы будете уверены, что можете успешно вызвать функцию, вернитесь к своим исходным данным. Кстати, вы можете помочь другим помочь вам, точно сказав, с какими числами вы работаете, dput как было предложено выше.

Метки: