Я использую пакет mvmeta для проведения многомерного мета-анализа. У меня есть пять независимых терминов (отчет для подростков (Adol), отчет для родителей (Parent), термин взаимодействия (Inter), отчет для подростков в квадрате (SqAdol) и отчет для родителей в квадрате (SqPar)) и один зависимый термин, результаты для подростков (результат). Мой Я понимаю, что мне нужно создать матрицу коэффициентов и ковариационную матрицу, чтобы использовать функцию mvmeta, однако у меня возникли проблемы.
Это мой синтаксис:
`studies <- as.character(unique(Book2$ID))
datalist <- lapply(studies, function(region) Book2[Book2$ID==study,])
names(datalist) <- studies
m <- length(datalist)
ymat <-matrix(NA,m,df,dimnames=list(study,paste("spl",seq(df),sep="")))
Slistrel <- v vector("list",m)
names(Slistrel) <- studies
for(i in seq(m)) {
cat(i,"")
data <- datalist[[i]]}
model<-lm(deaths~tmean+tmax+tmin+dow, data=Book2)
ymat[i,] <- model$coef`
Сообщение об ошибке, которое Я получаю это:
Ошибка в ymat [i,] <- model $ coef: количество заменяемых элементов не кратно длине замены </em>
It Мне будет сложно поделиться своими данными, но я могу смоделировать набор данных, если это будет необходимо. Кроме того, если есть какие-либо функции, кроме тех, которые я использовал выше, которые могли бы выполнить работу для меня, я хотел бы знать о их.
Первый постер, так что будьте добры.