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我有一个大型数据集，我正试图缩小以集中注意力。作为其中的一部分，我有三个变量，测量了五次。我已经把每次都变成了一个平均值，所以我最终得到了五个变量（每次一个），我想找到它们的内部一致性。当我尝试使用计算 Cronbach 的 alpha 时psych::alpha()出现错误。

25行可重现数据：

structure(list(catme_satis1a = c(4L, 4L, 5L, 5L, 5L, NA, 1L, 
4L, 4L, 4L, 4L, 2L, 4L, 4L, 3L, 4L, 4L, 5L, 3L, 4L, 5L, 3L, 4L, 
4L, 5L), catme_satis1b = c(4L, 4L, 4L, 5L, 5L, NA, 1L, 4L, 5L, 
5L, 4L, 2L, 5L, 4L, 3L, 4L, 4L, 5L, 3L, 4L, 5L, 3L, 4L, 4L, 5L
), catme_satis1c = c(3L, 4L, 5L, 5L, 5L, NA, 1L, 4L, 3L, 4L, 
4L, 2L, 4L, 5L, 3L, 4L, 4L, 5L, 3L, 4L, 5L, 3L, 4L, 4L, 5L), 
    catme_satis2a = c(4L, 4L, 4L, 5L, 5L, NA, 5L, 4L, 5L, NA, 
    NA, 3L, NA, 4L, 3L, 4L, 4L, 5L, 3L, NA, 5L, 5L, 4L, 4L, 5L
    ), catme_satis2b = c(4L, 4L, 5L, 5L, 5L, NA, 5L, 4L, 5L, 
    NA, NA, 3L, NA, 4L, 3L, 4L, 3L, 5L, 2L, NA, 5L, 5L, 4L, 4L, 
    5L), catme_satis2c = c(4L, 4L, 5L, 5L, 5L, NA, 5L, 4L, 5L, 
    NA, NA, 3L, NA, 4L, 3L, 4L, 3L, 5L, 3L, NA, 5L, 5L, 4L, 4L, 
    5L), catme_satis3a = c(4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 4L, 4L, 5L, 
    5L, 3L, NA, 3L, 4L, 3L, NA, 4L, 5L, 3L, 5L, 5L, 5L, 4L, 5L, 
    5L), catme_satis3b = c(4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 3L, 4L, 5L, 
    5L, 3L, NA, 3L, 4L, 3L, NA, 4L, 5L, 3L, 5L, 5L, 5L, 4L, 5L, 
    5L), catme_satis3c = c(4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 4L, 4L, 4L, 5L, 
    5L, 3L, NA, 3L, 4L, 3L, NA, 4L, 5L, 4L, 5L, 5L, 5L, 4L, 4L, 
    5L), catme_satis4a = c(4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 4L, 4L, 5L, 
    4L, 3L, 3L, 3L, 4L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, NA, 5L, 5L, 5L, 5L, 
    5L), catme_satis4b = c(4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 4L, 4L, 4L, 5L, 
    4L, 3L, 3L, 2L, 4L, 3L, 4L, 5L, 5L, 4L, NA, 5L, 5L, 5L, 5L, 
    5L), catme_satis4c = c(4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 4L, 4L, 4L, 5L, 
    3L, 3L, 3L, 2L, 4L, 3L, 5L, 4L, 4L, 4L, NA, 5L, 5L, 5L, 5L, 
    5L), catme_satis5a = c(5L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 4L, 5L, 
    4L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 4L, 5L, 5L, 1L, 5L, 
    5L), catme_satis5b = c(5L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 4L, 5L, 
    4L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 5L, 4L, 5L, 5L, 4L, 5L, 5L, 1L, 5L, 
    5L), catme_satis5c = c(5L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 4L, 5L, 
    4L, 3L, 3L, 2L, 4L, 4L, 5L, 4L, 3L, 5L, 4L, 5L, 5L, 1L, 5L, 
    5L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -25L), .Names = c("catme_satis1a", 
"catme_satis1b", "catme_satis1c", "catme_satis2a", "catme_satis2b", 
"catme_satis2c", "catme_satis3a", "catme_satis3b", "catme_satis3c", 
"catme_satis4a", "catme_satis4b", "catme_satis4c", "catme_satis5a", 
"catme_satis5b", "catme_satis5c"))

接下来，我尝试使用此方法来获取 1:3、4:6 等列的平均值（但按名称）：

library(dplyr)
df1 <- test %>%
  rowwise() %>%
  transmute(catme_satis1 = mean(c(catme_satis1a, catme_satis1b, catme_satis1c)),
            catme_satis2 = mean(c(catme_satis2a, catme_satis2b, catme_satis2c)),
            catme_satis3 = mean(c(catme_satis3a, catme_satis3b, catme_satis3c)),
            catme_satis4 = mean(c(catme_satis4a, catme_satis4b, catme_satis4c)),
            catme_satis5 = mean(c(catme_satis5a, catme_satis5b, catme_satis5c)))

最后，我想知道这些变量使用psych包的一致性：

library(psych)
alpha(df1)

这给出了这个错误：

> alpha(df1)
Error in sort.list(y) : 'x' must be atomic for 'sort.list'
Have you called 'sort' on a list?

当我打印它时，我的数据框似乎是正确的，我应该能够获得这些值的一致性。为什么会r抛出这个错误？

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1 回答 1

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在做了一些探索之后，我找到了一种方法来完成这项工作。它涉及的dplyr输出具有超出data.frame. 我以不同的方式创建了平均列，以防止dplyr使用以下代码（请注意，此代码的命名是df2为了便于稍后进行比较）：

df2 <- data.frame(
  catme_satis1 = apply(test[, 1:3], 1, mean),
  catme_satis2 = apply(test[, 4:6], 1, mean),
  catme_satis3 = apply(test[, 7:9], 1, mean),
  catme_satis4 = apply(test[, 10:12], 1, mean),
  catme_satis5 = apply(test[, 13:15], 1, mean)
)

该alpha(df2)命令工作得很好。这启发了我去检查一些关于数据框的事情。df1我原来的帖子中的类，df2这里有所不同：

> class(df1)
[1] "rowwise_df" "tbl_df"     "tbl"        "data.frame"
> class(df2)
[1] "data.frame"

此外，除非我将 dplyr 输出强制为数据帧，否则他们认为它们是完全相同的！

> identical(df1, df2)
[1] FALSE
> identical(as.data.frame(df1), df2)
[1] TRUE

运行该命令alpha(as.data.frame(df1))可以工作并产生相同的结果。这里有两种解决方案：

  1. 使用非dplyr方法获取平均数据。这会将数据保存为 data.frame 分类对象。
  2. 用于在运行函数as.data.frame()时将对象强制转换为正确的类。alpha()或者添加%>% as.data.frame()到dplyrmutate 命令的末尾。
于 2015-12-09T03:18:32.027 回答