Сообщение об ошибке при использовании пакета ClusterSEs, command cluster.im

Question

Мне нужно настроить модель логистической регрессии для стандартных ошибок кластера. Для этой цели я использую пакет ClusterSE и команду cluster.im.

Я должен уровней в наборе данных Tbf2: Индивидуальные и деревни: Tbf2 мой небольшой набор данных, состоящий из переменной ожоговую (бинарная переменная, уровень села), деревня (фактор, уровень села) и VoteForER2 (двоичный, индивидуальный уровень).

Мой код приведен ниже:

#Make sure the data has the same length, 
Tbf1 <- data.frame(cbind(Burned, Village, VoteForER2)) 
Tbf2 <- na.omit(Tbf1) 

#Prediction of support for Authorities on Burned 
###ER2 ; logistic regression 
fm <- glm(Tbf2$VoteForER2 ~ Tbf2$Burned + Tbf2$, family=binomial(link="logit")) 
display(fm) 

#Adjusted p-values 
clust.p <- cluster.im(fm, Tbf2, Village, ci.level = 0.95, report = T, drop = FALSE) 

Моя проблема в том, что я получаю следующую ошибку-сообщение:

Error in `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) : 
    contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels 

И я не могу понять, как решить эту проблему. Насколько я могу видеть себя, у меня есть два разных уровня регрессионной модели.

Я надеюсь, что кто-то сможет мне помочь!

Бест, Sofie

Answer 1

cluster.im функция работает следующим образом:

Вычисляет р-значения и доверительные интервалы для моделей GLM на основе оценки модели кластера конкретных (Ибрагимовым и Muller 2010). В каждом кластере оценивается отдельная модель, а затем pvalues ​​ и доверительные интервалы вычисляются на основе t/нормального распределения кластер-специфических оценок .

Модель не может быть оценена для каждого кластера, поскольку переменная Burned для каждой деревни одинакова для всех людей - вся деревня либо сожжена, либо нет. Поэтому модель запрашивает больше данных - она ​​говорит: «Дайте мне хотя бы 2 разных уровня предиктора».