R中的下标超出范围错误

user3755708 发表于 Dev

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同时使用统计数据包中的factanal函数进行因子分析。

我尝试了以下操作。

library(mirt)
library(ltm)
library(psych)
library(stats)
data(SAT12)
data=SAT12
cor_mat=polychoric(data,  ML=TRUE, global=F)
 fit <- factanal(factors=2, n.obs=nrow(data), covmat=cor_mat$rho)


Divide_item_Factor_Loading(fit)

当我尝试运行Divide_item_Factor_Loading（fit）时，出现一个错误

   Error in a[[i]][[2]] : subscript out of bounds

弹出。

我完整的Divide_item_Factor_Loading代码：

Divide_item_Factor_Loading=function(fit)
{
  a=list()
  items=NULL
  for(i in 1:nrow(fit$loadings)) ######corresponding to rows of loading matrix
  {
    k=which(fit$loadings[i,]==max(abs(fit$loadings[i,])))  
    a[[i]]=c(i,as.numeric(k))
  } 
  fact_item_mat=matrix(, nrow=nrow(fit$loadings), ncol=ncol(fit$loadings))
  for(j in 1:(ncol(fit$loadings)))
  {
    for(i in 1:(nrow(fit$loadings)))
    {
      if(a[[i]][[2]]==j) {fact_item_mat[i,j]=a[[i]][[1]]}
    }    
  }
  nam=names(fit$loadings[,1])
  factor=list()
  for(i in 1:ncol(fit$loadings))
  {
    factor[[i]]=sort(fact_item_mat[,i], decreasing = FALSE, na.last = NA)
    fac=factor[[i]]
    fac=nam[fac]
    factor[[i]]=fac
  }
  names(factor)=paste("factor", 1:ncol(fit$loadings), sep="")
  return(factor)
}

我现在应该采取什么步骤来避免此错误？

ath

运行代码并调试函数（使用debug函数），我可以看到为什么出现“下标越界”错误：

变量的第15个元素（以及其他元素）的a长度为1，因此R在尝试达到a[[15]][2]...时不满意...
之所以说这个元素只有长度1而不是2的原因是因为对于负值达到了factor的最大绝对值，并且您要问哪个值（不是绝对的）等于这个最大绝对值，所以答案是没有...

因此，您需要将行更改
which(fit$loadings[i,]==max(abs(fit$loadings[i,])))为which(abs(fit$loadings[i,])==max(abs(fit$loadings[i,])))
，您将获得：

Divide_item_Factor_Loading(fit)
#$factor1
 #[1] "Item.1"  "Item.4"  "Item.6"  "Item.7"  "Item.8"  "Item.9"  "Item.10" "Item.11" "Item.13" "Item.14" "Item.15"
#[12] "Item.17" "Item.19" "Item.20" "Item.24" "Item.26" "Item.27" "Item.28" "Item.29"

#$factor2
 #[1] "Item.2"  "Item.3"  "Item.5"  "Item.12" "Item.16" "Item.18" "Item.21" "Item.22" "Item.23" "Item.25" "Item.30"
#[12] "Item.31" "Item.32"

即使调试功能现在可以使用，我认为您也应该更改它，因为它比应该的要复杂。

我对替代功能的主张：

Divide_item_Factor_Loading_v2<-function(fit){
     a<-apply(fit$loadings,1,function(facs) which(abs(facs)==max(abs(facs))))
     return(list(factor1=names(a)[a==1],factor2=names(a)[a==2]))
}

这为您的fit对象提供了与（调试的）函数完全相同的结果：

Divide_item_Factor_Loading_v2(fit)
#$factor1
 #[1] "Item.1"  "Item.4"  "Item.6"  "Item.7"  "Item.8"  "Item.9"  "Item.10" "Item.11" "Item.13" "Item.14" "Item.15"
#[12] "Item.17" "Item.19" "Item.20" "Item.24" "Item.26" "Item.27" "Item.28" "Item.29"

#$factor2
 #[1] "Item.2"  "Item.3"  "Item.5"  "Item.12" "Item.16" "Item.18" "Item.21" "Item.22" "Item.23" "Item.25" "Item.30"
#[12] "Item.31" "Item.32"

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