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计算与“hetcor”的多向相关性时，有关 log(P) 的警告消息的含义是什么？

2023-12-21

计算 R 中的多向相关性时 (library(polycor)， 功能hetcor）我收到警告消息In log(P) : NaNs produced。我无法弄清楚这个警告消息可能构成什么。我认为这与测试二元正态性的 p 值的计算有关。

因此我的问题是：

  • 该数据集的哪些特征导致此警告？
  • 这个警告是什么意思？
  • 就使用多向相关矩阵进行进一步分析而言，此警告是否有问题？

数据子集：

foo <- structure(list(item1 = structure(c(4L, 4L, 4L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 4L, 2L, 2L, 3L, 2L, 3L, 2L, 2L, 2L, 3L, 2L, 2L, 3L, 1L, 
2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 3L, 2L, 2L, 3L, 2L, 3L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 2L, 3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 3L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 
1L, 2L, 2L, 4L, 2L, 4L, 2L, 2L, 3L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 
2L, 2L, 3L, 2L, 2L, 2L, 3L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 4L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 3L, 3L, 
1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 2L, 3L, 3L, 3L
), .Label = c("0", "1", "2", "3"), class = c("ordered", "factor"
)), item2 = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 3L, 2L, 1L, 3L, 2L, 1L, 1L, 3L, 
1L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 3L, 2L, 2L, 1L, 
3L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 1L, 1L, 
2L, 3L, 2L, 1L, 2L, 2L, 3L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 
2L, 2L, 3L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 
2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 3L, 2L, 1L, 3L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 
2L, 1L, 3L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 4L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 4L, 1L, 1L, 3L), .Label = c("0", 
"1", "2", "3"), class = c("ordered", "factor")), item3 = structure(c(4L, 
4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 4L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 2L, 1L, 4L, 2L, 2L, 1L, 3L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 3L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 
2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 3L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 3L, 
1L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 2L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
2L, 1L, 3L, 2L, 1L), .Label = c("0", "1", "2", "3"), class = c("ordered", 
"factor")), item4 = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
2L, 1L, 1L, 1L, 3L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 3L, 2L, 1L, 
1L, 3L, 1L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 
2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 2L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 
1L, 2L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 
1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 3L, 1L, 1L, 1L, 2L, 
2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 4L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 4L, 1L, 2L, 3L), .Label = c("0", 
"1", "2", "3"), class = c("ordered", "factor")), item5 = structure(c(4L, 
4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 3L, 2L, 2L, 4L, 2L, 3L, 2L, 1L, 1L, 
3L, 3L, 3L, 4L, 3L, 2L, 1L, 3L, 3L, 4L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 
2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 3L, 4L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
3L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 3L, 3L, 1L, 
2L, 1L, 1L, 3L, 1L, 2L, 2L, 1L, 3L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 
1L, 2L, 4L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 4L, 2L, 4L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 2L, 3L, 2L, 1L, 3L, 2L, 1L, 1L, 3L, 3L, 
1L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 3L, 3L, 3L, 2L, 1L, 3L, 2L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 3L, 1L, 
3L, 3L, 4L, 3L, 3L), .Label = c("0", "1", "2", "3"), class = c("ordered", 
"factor"))), .Names = c("item1", "item2", "item3", "item4", 
"item5"))

相关矩阵的计算：

hetcor(foo)

评论：真实数据集包含大约 2500 行（以及更多变量），但是在评估列联表时，稀疏矩阵似乎不是问题。


对一个非常古老的问题的简短（且迟来的）回答。该警告是因为变量交叉表中的某些单元格（例如变量 1 和 2）的单元格值为 0。这可能会导致估计问题。

多向（和四向）相关性是二元正态（和连续）数据转换为分类（四向二分，多向多向）数据时会发生什么的正态理论近似值。正常的理论近似假设所有细胞都有一定的价值。但是，可以使用 0 个像元值找到相关性，但会出现警告。得到的相关性是正确的，但不稳定，因为如果我们为连续性添加一个小的校正（即，向 0 个像元添加 0.1 或 0.5），则值会发生很大变化。 Gunther 和 Hofler 在四面相关的情况下讨论了这个问题，他们将解与连续性校正进行了比较。

（参见 A. Gunther 和 M. Hofler 的文章。mplus 和 stata-stata 中四向相关性的不同结果宣布了修改程序。Int JMethods Psychiatr Res, 15(3):157-66, 2006。对此的讨论四面相关性问题。）

使用 psych 包中的 polychoric 函数，如果我们不应用连续性校正，我们会找到与来自 polycor 的 hetcor 函数相同的答案，但如果我们校正连续性，则会得到一些不同的值。我建议更正。

有关此问题的详细讨论，请参阅 psych 中的 polychoric 帮助功能。

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