在 R 中使用 summarySE 函数时，如何抑制只有一个观察值的分组的 NaN 值的警告消息？

Question

我正在创建一个使用 summarySE 函数的仪表板。到目前为止这是按预期工作的，但我注意到控制台 window 在 table 上使用此函数时使用的分组产生错误消息，该分组至少包含一个组，其中只有一个观察. （这会导致 SD、SE 和 CI 失败。）

有没有办法抑制由该实例引起的错误消息？这不是我关心的事情，因为我希望有一些像这样的小分组，但我不希望产生错误消息，除非我需要实际调查某些事情。

举个例子...

summarySE(head(iris),measurevar='Sepal.Width', groupvars=('Petal.Length'))

只有一组 (Petal.Length = 1.4) 有不止一个观察值。 NA 是根据其他组的相关统计数据生成的，只有一个观察值。上述函数给出以下输出：

  Petal.Length N Sepal.Width       sd        se        ci
1          1.3 1    3.200000       NA        NA        NA
2          1.4 3    3.366667 0.321455 0.1855921 0.7985386
3          1.5 1    3.100000       NA        NA        NA
4          1.7 1    3.900000       NA        NA        NA
Warning message:
In qt(conf.interval/2 + 0.5, datac$N - 1) : NaNs produced

我知道有一个 na.rm 参数，您可以将其设置为 TRUE/FALSE 以忽略 NA 值，但在这种情况下这似乎没有做任何我能注意到的事情。

有谁知道如何抑制这个错误？

Answer 1

如警告消息中所述，这是由于 qt() 函数在自由度为 1 时给出 NaN。您可以在 qt() 上使用 suppressWarnings()自己的函数副本summarySE，如下所示。

summarySE <- function(data=NULL, measurevar, groupvars=NULL, na.rm=FALSE,
                      conf.interval=.95, .drop=TRUE) {
  library(plyr)
  
  # New version of length which can handle NA's: if na.rm==T, don't count them
  length2 <- function (x, na.rm=FALSE) {
    if (na.rm) sum(!is.na(x))
    else       length(x)
  }
  
  # This does the summary. For each group's data frame, return a vector with
  # N, mean, and sd
  datac <- ddply(data, groupvars, .drop=.drop,
                 .fun = function(xx, col) {
                   c(N    = length2(xx[[col]], na.rm=na.rm),
                     mean = mean   (xx[[col]], na.rm=na.rm),
                     sd   = sd     (xx[[col]], na.rm=na.rm)
                   )
                 },
                 measurevar
  )
  
  # Rename the "mean" column    
  #datac <- plyr::rename(datac, c("mean" = measurevar))
  names(datac)[names(datac) == 'mean'] <- measurevar
  
  datac$se <- datac$sd / sqrt(datac$N)  # Calculate standard error of the mean
  
  # Confidence interval multiplier for standard error
  # Calculate t-statistic for confidence interval: 
  # e.g., if conf.interval is .95, use .975 (above/below), and use df=N-1
  ciMult <- suppressWarnings(qt(conf.interval/2 + .5, datac$N-1))
  datac$ci <- datac$se * ciMult
  
  return(datac)
}

summarySE(head(iris),measurevar='Sepal.Width', groupvars='Petal.Length', na.rm=TRUE, .drop=TRUE)

在 R 中使用 summarySE 函数时，如何抑制只有一个观察值的分组的 NaN 值的警告消息？

How to suppress the warning message for NaN values for groupings with only one observation when using the summarySE function in R?

r

summary

nan

na

shiny