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我有来自离散选择实验 (DCE) 的数据,该实验研究了来自不同行业的个人的招聘偏好。我已经格式化成长格式。我想使用 mlogit 建模。我已经导出数据并可以使用 asclogit 命令在 Stata 中成功运行模型,但我无法让它在 R 中运行。
这是前 25 行数据的快照:
> data[1:25,]
userid chid item sector outcome cul fit ind led prj rel
1 11275 211275 2 1 1 0 1 0 1 1 1
2 11275 211275 2 2 0 1 0 0 0 0 0
3 11275 211275 2 0 0 0 0 1 1 0 1
4 11275 311275 3 0 1 1 1 0 0 0 1
5 11275 311275 3 2 0 0 1 0 0 0 1
6 11275 311275 3 1 0 0 1 0 0 0 0
7 11275 411275 4 0 0 1 0 1 1 0 0
8 11275 411275 4 2 1 0 1 1 1 1 0
9 11275 411275 4 1 0 0 1 0 1 0 0
10 11275 511275 5 1 1 1 0 1 0 1 1
11 11275 511275 5 2 0 0 0 1 1 0 0
12 11275 511275 5 0 0 0 0 1 1 1 0
13 11275 611275 6 0 0 0 1 1 0 0 1
14 11275 611275 6 1 1 1 1 1 0 0 1
15 11275 611275 6 2 0 1 1 1 0 1 0
16 11275 711275 7 1 0 0 0 0 0 1 0
17 11275 711275 7 0 0 1 0 0 1 1 0
18 11275 711275 7 2 1 1 0 0 1 1 1
19 11275 811275 8 0 1 0 1 0 0 1 1
20 11275 811275 8 1 0 1 0 1 1 1 1
21 11275 811275 8 2 0 0 0 0 0 1 1
22 11275 911275 9 0 0 1 1 0 0 1 0
23 11275 911275 9 2 1 1 1 1 1 0 1
24 11275 911275 9 1 0 1 0 1 1 0 0
25 11275 1011275 10 0 0 0 0 0 0 0 0
userid 和 chid 是因子变量,其余都是数字。变量:Userid 是唯一的受访者 IDchid 是每个受访者唯一的选择集 IDitem 是选择集 ID(它们在受访者中重复)部门是替代品(3 个不同的部门)结果是受访者在给定选择集中选择的替代方案cul-rel 是二元因子变量,根据实验设计不同的备选方案不同。
这是我的 mlogit 语法:
mlogit(outcome~cul+fit+ind+led+prj+rel,shape="long",
data=data,id.var=userid,chid.var="chid",
choice=outcome,alt.var="sector")
这是我得到的错误:
Error in if (abs(x - oldx) < ftol) { :
missing value where TRUE/FALSE needed
我已确保没有遗漏数据,并且每个选择集都恰好有 1 个选择的备选方案。当模型在具有完全相同数据集的 Stata 中运行良好时,关于为什么我会收到此错误的任何想法?我可能在某处误读了 mlogit 语法。如果有帮助,我的 Stata 语法是:asclogit 结果 cul fit rel ind fit led prj, case(chid) alternatives(sector)
最佳答案
在这里回答我自己的问题。
R mlogit 无法处理选择集中的任何选项都未被选中的情况。 R 还需要正确排序数据,选择集中的每个备选方案必须在一行中。由于一些数据管理,我没有这样做。有趣的是,Stata 可以处理这两种情况,所以这就是我的 Stata 命令起作用的原因。
顺便说一句,对于那些感兴趣的人,Stata 的 asclogit 和 R 的 mlogit 给出了完全相同的结果。发生这种情况时总是很好。
关于r - mlogit:缺少需要 TRUE/FALSE 的值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/23712119/
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