我用三个不同的软件包计算了R中相同数据帧(20个序数变量,190个缺失值)的多脉络相关矩阵,相同变量的系数略有不同。我使用了lavCor函数"lavaan“(我在调用该函数时列出了序数变量)、来自” function “的多脉络函数(1.9.1) (取rhos),以及来自"qgraph”的cor_auto函数(该函数用于自动计算序数数据的多脉络相关PS:我想这可能是因为心理软件包使用修正的连续性来调整丢失的值(我有190),但我仍然不明白为什么q图产生的结果与lavaan不同,因为qgraph说它使用lavaan的lav
我试图为一个带有序号变量和名词变量的数据集(它们已经转换为数字变量)建立一个主成分分析模型(它们已经被转换为数字变量),阅读关于subject people 使用心理的文章,因为PCA使用pearson相关性(解释和推荐比仅仅使用多脉络图要长得多,但它是选项之一),所以我尝试使用多脉络图,并得到了错误:
多脉络语中的警告(学生):这些项目没有相同数量的响应选项,全局设置为FALSE。