r - 错误 : Problem with `mutate()` column (. ..) 必须是大小 15 或 1，而不是 17192

Question

我目前正在尝试根据 this tutorial 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。 在教程中，一列 pred_dist 在绘图前被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.

Sample data

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？

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更新:

根据 bouncyball我添加的评论 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.

Answer 1

我非常强烈的猜测是这里发生了两件不同的事情:(1) 分组 (2) NA 值。

让我们组成一个均分组并包含NA值的示例:

library(dplyr)
library(lme4)
ss <- sleepstudy |> group_by(Subject)
ss$Days[1:5] <- NA

m0 <- lmer(Reaction ~ Days + (Days | Subject), ss)

尝试原代码:

ss |> mutate(pred = fitted(m0))

ℹ pred must be size 10 or 1, not 175.
ℹ The error occurred in group 1: Subject = 308.

尝试使用 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))