Error: Problem with `mutate()` column (...) must be size 15 or 1, not 17192
Error: Problem with `mutate()` column (...) must be size 15 or 1, not 17192
我目前正在尝试在 this tutorial 之后绘制 lme4::lmer 函数的结果。我已经尝试了教程中的代码，它按预期工作。
在本教程中，一列 pred_dist 在绘图之前添加到拟合函数的数据集中。当我用自己的数据尝试此操作时，出现以下错误：
Error: Problem with `mutate()` column `pred_dist`.
ℹ `pred_dist = fitted(model0)`.
ℹ `pred_dist` must be size 15 or 1, not 17192.
ℹ The error occurred in group 1: sgroup = 578, group = 1.
我的代码：
# Loaded libraries
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(lme4)
library(lmerTest)
library(lattice)
# My lmer model. myData is fairly
model0 <- lmer(outcome ~ (1|group), data=myData, REML = FALSE)
summary(model0)
myData %>%
# save predicted values
mutate(pred_dist = fitted(model0))
我想了解的是：导致此错误消息的原因是什么，我该如何解决？
更新：
根据 bouncyball 的评论我添加了
ungroup() 在 mutate() 之前。这适用于我的初始模型，但不适用于后续模型。
我尝试了以下方法：
> model1 <- lmer(outcome ~ predictor + (1|group), myData, REML=FALSE)
> plotVar$pred_dist = fitted(model1).
Error: Assigned data 'value' must be compatible with existing data.
✖ Existing data has 17192 rows.
✖ Assigned data has 16794 rows.
ℹ Only vectors of size 1 are recycled.
> plotVar %>% ungroup(.)
%>% mutate(pred_dist = fitted(model1))
Error: Problem with 'mutate()' column 'pred_dist'.
ℹ 'pred_dist = fitted(model1)'.
ℹ 'pred_dist' must be size 17192 or 1, not 16794.
我非常强烈的猜测是这里发生了两种不同的事情：(1) 分组 (2) NA 值。
让我们组成一个示例，将 分组并包含 NA 个值：
library(dplyr)
library(lme4)
ss <- sleepstudy |> group_by(Subject)
ss$Days[1:5] <- NA
m0 <- lmer(Reaction ~ Days + (Days | Subject), ss)
试试原码：
ss |> mutate(pred = fitted(m0))
ℹ pred must be size 10 or 1, not 175.
ℹ The error occurred in group 1: Subject = 308.
试试 ungroup():
ss |> ungroup() |> mutate(pred = fitted(m0))
ℹ pred = fitted(m0).
ℹ pred must be size 180 or 1, not 175.
我们仍然收到错误，但请注意尺寸不同。
现在使用 na.action = na.exclude 更新模型（这可以在第一个模型中完成，或者可以通过设置 options(na.action = "na.exclude"):
m1 <- update(m0, na.action = na.exclude)
ss |> ungroup() |> mutate(pred = fitted(m1))
我目前正在尝试在 this tutorial 之后绘制 lme4::lmer 函数的结果。我已经尝试了教程中的代码，它按预期工作。
在本教程中，一列 pred_dist 在绘图之前添加到拟合函数的数据集中。当我用自己的数据尝试此操作时，出现以下错误：
Error: Problem with `mutate()` column `pred_dist`.
ℹ `pred_dist = fitted(model0)`.
ℹ `pred_dist` must be size 15 or 1, not 17192.
ℹ The error occurred in group 1: sgroup = 578, group = 1.
我的代码：
# Loaded libraries
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(lme4)
library(lmerTest)
library(lattice)
# My lmer model. myData is fairly
model0 <- lmer(outcome ~ (1|group), data=myData, REML = FALSE)
summary(model0)
myData %>%
# save predicted values
mutate(pred_dist = fitted(model0))
我想了解的是：导致此错误消息的原因是什么，我该如何解决？
更新：
根据 bouncyball 的评论我添加了
ungroup() 在 mutate() 之前。这适用于我的初始模型，但不适用于后续模型。
我尝试了以下方法：
> model1 <- lmer(outcome ~ predictor + (1|group), myData, REML=FALSE)
> plotVar$pred_dist = fitted(model1).
Error: Assigned data 'value' must be compatible with existing data.
✖ Existing data has 17192 rows.
✖ Assigned data has 16794 rows.
ℹ Only vectors of size 1 are recycled.
> plotVar %>% ungroup(.)
%>% mutate(pred_dist = fitted(model1))
Error: Problem with 'mutate()' column 'pred_dist'.
ℹ 'pred_dist = fitted(model1)'.
ℹ 'pred_dist' must be size 17192 or 1, not 16794.
我非常强烈的猜测是这里发生了两种不同的事情：(1) 分组 (2) NA 值。
让我们组成一个示例，将 分组并包含 NA 个值：
library(dplyr)
library(lme4)
ss <- sleepstudy |> group_by(Subject)
ss$Days[1:5] <- NA
m0 <- lmer(Reaction ~ Days + (Days | Subject), ss)
试试原码：
ss |> mutate(pred = fitted(m0))
ℹ
predmust be size 10 or 1, not 175.
ℹ The error occurred in group 1: Subject = 308.
试试 ungroup():
ss |> ungroup() |> mutate(pred = fitted(m0))
ℹ
pred = fitted(m0).
ℹpredmust be size 180 or 1, not 175.
我们仍然收到错误，但请注意尺寸不同。
现在使用 na.action = na.exclude 更新模型（这可以在第一个模型中完成，或者可以通过设置 options(na.action = "na.exclude"):
m1 <- update(m0, na.action = na.exclude)
ss |> ungroup() |> mutate(pred = fitted(m1))