교수님 저서로 논문 쓰는데, 도움을 받을 기대로 해보는데 이상하게 잘 되지 않아 문의드립니다.
아래와 같은 에러가 뜹니다.
> mytable(ipp~.,rt10)
Error in lm.wfit(x, y, w, offset = offset, singular.ok = singular.ok, :
NA/NaN/Inf in 'x
ipp라는 것으로 두군을 나눠서 보려하는데 이런 에러가 나는 이유는 무엇인지요?
sex나 다른 지표로는 잘 되는데 ipp만 안되는 이유가 무엇인지 궁금합니다. (너무 초보스럽습니다.ㅜㅜ)
참고로 표는 다음과 같습니다. 좋은 책 읽으면서 R에 대한 흥미도 많이 생겼습니다. 고맙습니다. (rt10 엑셀화일을 첨부드립니다.)
> mytable(rt10)
Descriptive Statistics
---------------------------------------
N Total
---------------------------------------
Number 30 47.3 ± 34.1
Age 30 54.3 ± 18.4
sex 30
- female 1 (3.3%)
- male 29 (96.7%)
ipp 30
- N 14 (46.7%)
- Y 16 (53.3%)
ECOG 28
- 0 1 (3.6%)
- 1 20 (71.4%)
- 2 7 (25.0%)
LN 30
- No 6 (20.0%)
- Yes 24 (80.0%)
Vis 30
- No 13 (43.3%)
- Yes 17 (56.7%)
Nivo 30
- Nivo: 1mg/kg 12 (40.0%)
- Nivo: 3mg/kg 18 (60.0%)
Cabo 29
- Cabo: 40mg 23 (79.3%)
- Cabo: 60mg 6 (20.7%)
Ipi 16
- Ipi: 1mg/kg 14 (87.5%)
- Ipi: 3mg/kg 2 (12.5%)
Baseline 30
- Baseline 30 (100.0%)
F 19
- Follow up 19 (100.0%)
Histology 30
- Mucinous Adeno 1 (3.3%)
- P-NET 1 (3.3%)
- Penile 2 (6.7%)
- Prostate 5 (16.7%)
- Renal Medullary 3 (10.0%)
- Testicular 2 (6.7%)
- Urothelial 16 (53.3%)
---------------------------------------
> mytable(sex~.,rt10)
Error in var.test.default(x = 85, y = c(6, 7, 9, 10, 14, 15, 16, 18, 21, :
not enough 'x' observations
Error in var.test.default(x = 24, y = c(44, 66, 75, 33, 62, 58, 44, 70, :
not enough 'x' observations
Descriptive Statistics by 'sex'
__________________________________________________
female male p
(N=1) (N=29)
--------------------------------------------------
Number 85.0 ± NA 46.0 ± 33.9
Age 24.0 ± NA 55.3 ± 17.8
ipp 1.000
- N 0 ( 0.0%) 14 (48.3%)
- Y 1 (100.0%) 15 (51.7%)
ECOG 0.211
- 0 0 ( 0.0%) 1 ( 3.7%)
- 1 0 ( 0.0%) 20 (74.1%)
- 2 1 (100.0%) 6 (22.2%)
LN 1.000
- No 0 ( 0.0%) 6 (20.7%)
- Yes 1 (100.0%) 23 (79.3%)
Vis 1.000
- No 0 ( 0.0%) 13 (44.8%)
- Yes 1 (100.0%) 16 (55.2%)
Nivo 0.836
- Nivo: 1mg/kg 1 (100.0%) 11 (37.9%)
- Nivo: 3mg/kg 0 ( 0.0%) 18 (62.1%)
Cabo 1.000
- Cabo: 40mg 1 (100.0%) 22 (78.6%)
- Cabo: 60mg 0 ( 0.0%) 6 (21.4%)
Ipi 0.242
- Ipi: 1mg/kg 0 ( 0.0%) 14 (93.3%)
- Ipi: 3mg/kg 1 (100.0%) 1 ( 6.7%)
Baseline
- Baseline 1 (100.0%) 29 (100.0%)
F
- Follow up 1 (100.0%) 18 (100.0%)
Histology 0.157
- Mucinous Adeno 0 ( 0.0%) 1 ( 3.4%)
- P-NET 0 ( 0.0%) 1 ( 3.4%)
- Penile 0 ( 0.0%) 2 ( 6.9%)
- Prostate 0 ( 0.0%) 5 (17.2%)
- Renal Medullary 1 (100.0%) 2 ( 6.9%)
- Testicular 0 ( 0.0%) 2 ( 6.9%)
- Urothelial 0 ( 0.0%) 16 (55.2%)
--------------------------------------------------
> mytable(ipp~.,rt10)
Error in lm.wfit(x, y, w, offset = offset, singular.ok = singular.ok, :
NA/NaN/Inf in 'x'
Comment 3
| No. | Subject | Author | Date |
|---|---|---|---|
| 594 |
diagnostic accuracy
[1]  | 쑤니 | 2019.03.07 |
| 593 | 생존분석 질문입니다. [2] | 박소이 | 2019.03.06 |
| 592 | 표만들기 오류 [1] | 김밥친구 | 2019.03.03 |
| 591 | 변수선택 관련 질문 드립니다. [1] | chamchi | 2019.02.28 |
| 590 | forest plot 그리는 법 문의 드립니다. [1] | 강민정 | 2019.02.24 |
| 589 | matchIt 함수 사용시 질문 있습니다. [1] | YJK | 2019.02.23 |
| 588 |
ORplot 관련하여 질문드립니다.
| 매직하마 | 2019.02.23 |
| 587 | mytable 함수 에러 [3] | iddrlee | 2019.02.21 |
| 586 |
범주형 변수 생존 분석시 log rank와 cox univariate 결과 해석에 대해 질문 드립니다.
[1] | 소외 | 2019.02.20 |
| 585 | 회귀분석에서의 범주형변수 [4] | 에곤쉴레 | 2019.02.20 |
| 584 | Survdiff로 log-rank test 시 P-value 소수점 [3] | begabung | 2019.02.15 |
| 583 |
정회원 서버 신청 문의입니다.
[2]  | chl065512 | 2019.02.13 |
| » |
mytable 관련 질문드립니다
[3] | 낡은찻잔 | 2019.02.12 |
| 581 | web-R 기반 분석 후 다운로드 관련 문의점 | kato7 | 2019.02.11 |
| 580 | stepwise logistic 회귀에서 결측치 문제 질문드립니다. [2] | 매직하마 | 2019.02.10 |
| 579 |
데이터 업로드에 오류가 반복되어 생깁니다.
| kato7 | 2019.02.07 |
| 578 |
table 작성시 오류
| 김날 | 2019.02.07 |
| 577 | 문의 드립니다. [1] | 김날 | 2019.01.31 |
| 576 | 표 만들기에서 계속 error 가 납니다. [3] | 세희맘 | 2019.01.30 |
| 575 |
Risk scoring???
[1] | 홍성엽 | 2019.01.28 |
안녕하세요 마술샘입니다
moonBook의 분석은 교차 분석 정도로 생각하시면 됩니다
행과 열 각 2개 이상이 있어야 분석이 가능합니다
문제가 되는 변인은 Ipi이라는 변인입니다
sex가 열변수로 들어갈 경우 lpi는 그래도 남자와 여자에 1씩 카운트 됩니다
하지만 ipp의 경우에는 살펴보면 N에는 모두 미응답으로 되어있고 Ipi: 1mg/kg는 모두 Y에만 존재합니다
이럴경우 행과 열을 바꾸어서 분석 하신 후 행과열을 뒤집어 주시면 되지 않을까요?
mytable(ipp ~ Number+Age+sex+ECOG+LN+Vis+Nivo+Cabo+Baseline+F+Histology,data=data)
mytable(Ipi ~ ipp,data=data)
제가 아는 방법에서의 최선은 이것 밖에..
그리고 web-r에서 분석해 보니
Ipi는 분석에서 제외되네요..