渡されるデータフレーム内の欠落している観測値と欠落していない観測値の数を要約したデータフレームがあります[1]。次に、私が持っているデータの2つの治療群の違いをテストするように求められました（個人的には、そうすることの必要性や有用性には同意しませんが、それは私が求められたことです）。だから私はこれを行うための小さな関数を書きました...
quick.test <- function(x, y){
chisq <- chisq.test(x = x, y = y)
fisher <- fisher.test(x = x, y = y)
results <- cbind(chisq = chisq$statistic,
df = chisq$parameter,
p = chisq$p.value,
fisher = fisher$p.value)
results
}
次に、apply（）を使用して、関連する列をこの関数に次のように渡します。
apply(miss.t1, 1, function(x) quick.test(x[2:3], x[4:5]))
これは、上記で指定したmiss.t1データフレームには問題ありませんが、時系列データを処理していて、要約したい3つの時点があるため、miss.t2とmiss.t3（それぞれが数値を要約しています）があります。各時点の現在/欠落データのデータであり、[1]で説明されている機能を使用して同じ方法で作成されています。
miss.t2は次のエラーで失敗します...
apply(miss.t2, 1, function(x) quick.test(x[2:3], x[4:5]))
Error in chisq.test(x = x, y = y) :
'x' and 'y' must have at least 2 levels
私の最初の考えは、列の1つに何らかの理由で値が欠落しているというものでしたが、そうではないようです...
> describe(miss.t2)
miss.t2
5 Variables 171 Observations
--------------------------------------------------------------------------------
variable
n missing unique
171 0 171
lowest : Abtotal Abyn agg_ment agg_phys All.score
highest: z_pf z_re z_rp z_sf z_vt
--------------------------------------------------------------------------------
nmiss.1
n missing unique Mean
171 0 4 8.649
0 (6, 4%), 8 (9, 5%), 9 (153, 89%), 10 (3, 2%)
--------------------------------------------------------------------------------
npresent.1
n missing unique Mean
171 0 4 9.351
8 (3, 2%), 9 (153, 89%), 10 (9, 5%), 18 (6, 4%)
--------------------------------------------------------------------------------
nmiss.2
n missing unique Mean
171 0 4 10.65
0 (6, 4%), 11 (160, 94%), 12 (4, 2%), 13 (1, 1%)
--------------------------------------------------------------------------------
npresent.2
n missing unique Mean
171 0 4 14.35
12 (1, 1%), 13 (4, 2%), 14 (160, 94%), 25 (6, 4%)
--------------------------------------------------------------------------------
次に試したのは、head（miss.t2、n = XX）を取得してmiss.t2のサブセットを試すことで、54行目までは正常に機能します...
> apply(head(miss.t2, n=53), 1, function(x) quick.test(x[2:3], x[4:5]))
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
[1,] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[2,] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
[3,] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
[4,] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53
[1,] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[2,] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
[3,] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
[4,] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
There were 50 or more warnings (use warnings() to see the first 50)
> apply(head(miss.t2, n=54), 1, function(x) quick.test(x[2:3], x[4:5]))
Error in chisq.test(x = x, y = y) :
'x' and 'y' must have at least 2 levels
> miss.t2[54,]
variable nmiss.1 npresent.1 nmiss.2 npresent.2
54 psq 10 8 11 14
> traceback()
5: stop("'x' and 'y' must have at least 2 levels") at #2
4: chisq.test(x = x, y = y) at #2
3: quick.test(x[2:3], x[4:5])
2: FUN(newX[, i], ...)
1: apply(head(miss.t2, n = 54), 1, function(x) quick.test(x[2:3],
x[4:5]))
同様に、データフレームの「下部」では、最後の26行が正常に解析されますが、最後から27行目ではありません...
> apply(tail(miss.t2, n=26), 1, function(x) quick.test(x[2:3], x[4:5]))
146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163
[1,] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[2,] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
[3,] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
[4,] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
164 165 166 167 168 169 170 171
[1,] 0 0 0 0 0 0 0 0
[2,] 1 1 1 1 1 1 1 1
[3,] 1 1 1 1 1 1 1 1
[4,] 1 1 1 1 1 1 1 1
There were 26 warnings (use warnings() to see them)
> apply(tail(miss.t2, n=27), 1, function(x) quick.test(x[2:3], x[4:5]))
Error in chisq.test(x = x, y = y) :
'x' and 'y' must have at least 2 levels
In addition: Warning message:
In chisq.test(x = x, y = y) : Chi-squared approximation may be incorrect
> miss.t2[118,]
variable nmiss.1 npresent.1 nmiss.2 npresent.2
118 sf16 9 9 11 14
これらの2行に問題はありません。つまり、失敗するはずであり、上記のtraceback（）は、（私の考えでは）有用なものを何も明らかにしていません。
誰かがなぜ、どこで問題が発生しているのかについて何か提案をすることができますか？
よろしくお願いします。
ニール
編集：VincentZoonekyndへのフォーマットされた返信..。
？chisq.test（）で説明されているchisq.test（x = x、y = y）バージョンを選択し、行列を生成するためにcbind（）を使用すると、sum（x）のエラーが発生します：無効な'タイプ'引数の（文字）。
printステートメントを入力してxとyの長さを表示すると、同じエラーが発生しますが、値と長さは次のように表示されます...
> miss.t2.res <- data.frame(t(apply(miss.t2, 1, function(x) quick.test(x[2:3], x[4:5]))))
[1] "Your x is : 9" "Your x is : 9"
[1] 2 ### < Length of x
[1] "Your y is : 11" "Your y is : 14"
[1] 2 ### < Length of y
Error in chisq.test(x = x, y = y) : 'x' and 'y' must have at least 2 levels
編集2：Vincent Zoonekyndポインターのおかげで、問題は2つのセルのカウントが同じであったため、chisq.test（）の呼び出しがこれらを因子として扱い、折りたたむことでした。解決策は、quick.test（）関数を変更し、行列に渡される引数を強制することでした。これで、機能した関数は次のようになります。
quick.test <- function(x, y){
chisq <- chisq.test(rbind(as.numeric(x), as.numeric(y)))
fisher <- fisher.test(rbind(as.numeric(x), as.numeric(y)))
results <- cbind(chisq = chisq$statistic,
df = chisq$parameter,
p = chisq$p.value,
fisher = fisher$p.value)
results
}
ヘルプとポインタのVincentに感謝します。
[1] http://gettinggeneticsdone.blogspot.co.uk/2011/02/summarize-missing-data-for-all.html