我正在寻找一种方法来计算具有聚集标准误差的平均边际效应,我似乎遇到了一些问题。我的模型如下:
cseLogit <- miceadds::glm.cluster(data = data_long,
formula = follow ~ f1_distance + f2_distance + PolFol + MediaFol,
cluster = "id",
family = binomial(link = "logit"))
其中因变量是二进制 (0/1),所有解释变量都是数字。我尝试了不同的方法来获得平均边际效应。第一个是:
marginaleffects <- margins(cseLogit, vcov = your_matrix)
这给了我以下错误:
Error in find_data.default(model, parent.frame()) :
'find_data()' requires a formula call
我也试过这个:
marginaleffects <- with(cseLogit, margins(glm_res, vcov=vcov))
这给了我这个错误:
Error in eval(predvars, data, env) :
object 'f1_distance' was not found
In addition: warnings:
1: In dydx.default(X[[i]], ...) :
Class of variable, f1_distance, is unrecognized. Returning NA.
2: In dydx.default(X[[i]], ...) :
Class of variable, f2_distance, is unrecognized. Returning NA.
你能告诉我我做错了什么吗?如果我没有提供足够的信息,请告诉我。提前致谢。