ich möchte für meinen Datensatz Variablen zu Skalen zusammenfügen über Composite scores, wie in folgendem Projekt beschrieben:
https://personality-project.org/r/psych ... coring.pdf
Die Befehle aus diesem R-skript sind folgende:
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another.keys.list <- list(EA=c(1:3,-4,-5,-6),TA=c(7:9,-10,-11,-12),
EAp =1:3,EAn=4:6,TAp =7:9,TAn=10:12)
my.scales <- scoreItems(my.keys.list,my.data)
Mein Datensatz besteht aus einem Probandencode, verschiedenen demographischen Variablen und 48 Variablen die zu Skalen zusammengefügt werden sollen.
Ich habe 6 Themenblöcke und pro Themenblock je 2 verschiedene Perspektiven. Also insgesamt 12 Skalen aus je 4 Variablen sollen gebildet werden.
Meine Variablen sind jedoch dichotom, ich habe also immer 0 und 1 und auch einiges an Missings.
Ich habe folgenden Code verwendet:
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scoring.list <- list(SAF=c(39,41,43,45),SAT=c(38,40,42,44),PNDF = c(47,49,51,53),PNDT=c(46,48,50,52),PIDF = c(55,57,59,61),PIDT=c(54,56,58,60),PKDF=c(63,65,67,69),PKDT=c(62,64,66,68),CrispF= c(71,73,75,77),CrispT= c(70,72,74,76),KBF= c(79,81,83,85),KBT= c(78,80,82,84))
Die erstellung der Liste funktioniert.
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my.scales <- scoreItems(scoring.list,df)
Hat jemand eine Idee woher das kommen könnte/wie man das beheben kann?Error in `[<-`(`*tmp*`, abs(list.i), i, value = sign(list.i)) :
subscript out of bounds
Ich habe schon überlegt ob es daran liegen könnte, dass ich einen Datensatz und keine Matrix verwende und habe den Datensatz mit dem
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df_m <- as.matrix(df)
Ich habe auch an die Missings gedacht und sie versucht mit folgendem Befehl mit einzubeziehen:
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my.scales <- scoreItems(scoring.list,df_neu,missing = TRUE, impute = "none")
Vielen Dank schonmal für Hilfe!
Alina