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使用haven从包含标签的数据集中导入的数据，我无法使用ggeffect()from the packageggeffects或Effect()from the package获得边际效应effects

使用这些函数时，会提示错误，尽管已经检查了模型预测变量中的水平数和缺失案例。这篇文章解释了如何调试这些最后的情况，避免空因子水平或缺失的情况，这将阻碍获得边际效应。

虽然，在没有这些问题的情况下，我仍然会收到错误消息ggeffect()：Can't compute marginal effects, 'effects::Effect()' returned an error.；或 in effects::Effect():Error in eval(parse(text = x, keep.source = FALSE)[[1L]])因为没有找到一些预测对象。

我还可以检查我的数据以计算边际效应吗？

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另一个阻碍计算边际效应effects::Effect()（或ggpredict::ggeffect()使用相同函数）的原因是数据中存在标记变量，即类的那些列haven_labelled。使用库导入外部格式（例如，SPSS、Stata、SAS）的数据集时，此类变量很常见haven。

在以下示例中，问题何时出现很清楚：

# Load libraries
library(ggeffects)
library(haven)

# Fit model with no labelled variables
ex1 <- lm(mpg ~ cyl,
               data = mtcars)
ggeffect(ex1, term = c("cyl"))
#> 
#> # Predicted values of mpg
#> # x = cyl
#> 
#> x | Predicted |   SE |         95% CI
#> -------------------------------------
#> 4 |     26.38 | 0.90 | [24.53, 28.23]
#> 6 |     20.63 | 0.57 | [19.47, 21.79]
#> 8 |     14.88 | 0.81 | [13.22, 16.54]

# Label one value of variable cyl
mtcars$cyl2 <- labelled(mtcars$cyl, labels = c("6" = 6))

# Fit model with the value-labelled variable cyl2
ex2 <- lm(mpg ~ cyl2,
               data = mtcars)
ggeffect(ex2, term = c("cyl2"))
#> Can't compute marginal effects, 'effects::Effect()' returned an error.
#> 
#> Reason: non-conformable arguments
#> You may try 'ggpredict()' or 'ggemmeans()'.
#> NULL
effects::Effect(ex2, "cyl2")
#> Error in eval(parse(text = x, keep.source = FALSE)[[1L]]): object 'cyl2' not found

要检查您的数据中是否有类型的列，haven_labelled您可以使用str(data)并将持有此类的人更改为相关的人。检查您的类的一种方法例如，您可以使用以下代码检查列的类：

library(haven)
mtcars$cyl2 <- labelled(mtcars$cyl, labels = c("6" = 6))
str(mtcars)
#> 'data.frame':    32 obs. of  12 variables:
#>  $ mpg : num  21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
#>  $ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
#>  $ disp: num  160 160 108 258 360 ...
#>  $ hp  : num  110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
#>  $ drat: num  3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
#>  $ wt  : num  2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
#>  $ qsec: num  16.5 17 18.6 19.4 17 ...
#>  $ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
#>  $ am  : num  1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
#>  $ gear: num  4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
#>  $ carb: num  4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...
#>  $ cyl2: 'haven_labelled' num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
#>   ..- attr(*, "labels")= Named num 6
#>   .. ..- attr(*, "names")= chr "6"
于 2020-04-20T06:48:30.947 回答