Error in strata(., stratanames = redWine$分组质量, size = c(c, b, a), : the names of the strata are wrong这个R语言报错怎么解决?
时间: 2024-01-28 22:03:42 浏览: 77
这个报错提示是因为在 `stratanames` 参数中指定的分层变量名称与数据集中的变量名称不匹配导致的。
你可以检查一下 `stratanames` 参数中指定的变量名称是否与数据集中的变量名称完全一致,包括大小写和空格等。如果不一致,可以将其修改为正确的变量名称,或者使用数据集中变量的位置来指定分层变量,例如 `stratanames = c(1,2,3)`。
另外,还需要检查一下数据集是否已经按照分层变量进行排序,如果没有排序需要先对数据集进行排序。
希望这些信息能够帮助你解决问题!
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r语言报错Error in df$srs_layer <- strata(data, stratanames = "stratum", size = c(50, : object of type 'closure' is not subsettable
这个错误通常是因为你在给新加的列赋值时,没有正确指定数据框的名称。请确保你在使用 $ 符号时,左边是数据框的名称,右边是新加的列的名称。另外,如果你使用了函数名作为变量名,也可能会导致这个错误。以下是一个正确的例子:
```
library(sampling)
# 假设你的数据框名为df,其中stratum列为stratum,y列为y
# 将y按照stratum分成四层
srs_result <- strata(df, stratanames = "stratum", size=c(50,50,20,25), method="srswr")
df$srs_layer <- srs_result$IDunit
# 查看每层样本量
table(df$srs_layer)
```
在这个例子中,我们将strata()函数的返回值存储在了一个变量srs_result中,然后使用df$srs_layer将新加的列添加到了df数据框中。这样就可以避免上述错误。
p值保留3位小数library(survival) library(survminer) my_data <- read.csv(file="D:/SCI/新建文件夹/原始数据- K-M-1 -0.75.csv") my_surv <- Surv(time = my_data$interval, event = my_data$MACE) ggsurvplot(survfit(my_surv ~CACS.grade, data = my_data), data = my_data, legend.title = "CACs",# 改变图例名称 legend.labs = c("0", "0<CACs≤10", "10<CACs≤100","100<CACs≤400", ">400"), # 改变图例标签 xlab = "Months", # 设置x轴标签 ylab = "Survival Probability",# 设置y轴标签 pval = TRUE,# 在图上添加log rank检验的p值 pval.size = 3, censor.shape = 124,censor.size = 2, #conf.int = TRUE, #置信区间 risk.table = TRUE,# 在图下方添加风险表 tables.height = 0.2, tables.theme = theme_cleantable(), risk.table.col = "strata",# 根据数据分组为风险表添加颜色 linetype = "strata",# 改变不同组别的生存曲线的线型 #surv.median.line = "hv", # 标注出中位生存时间 #palette = c("blue", "darkred"),# 图形颜色风格 break.time.by = 10,# 将x轴按照间隔进行切分 risk.table.y.text.col = TRUE, # 设置风险表的文字颜色 risk.table.y.text = FALSE, # 以条柱展示风险表的标签,而非文字 #ncensor.plot = TRUE, # 展示随访过程中不同时间点死亡和删失的情况 main = "Survival curve", font.main = c(16, "bold", "darkblue"), font.x = c(14, "bold.italic", "black"), font.y = c(14, "bold.italic", "black")) summary(my_surv)
这段代码使用了R语言中的survival和survminer库来进行生存分析。首先,它从CSV文件中读取了数据,并创建了一个Surv对象来表示生存时间和事件信息。然后,它使用ggsurvplot函数绘制了生存曲线图,并进行了一些定制化的设置。
在绘制的生存曲线图中,x轴表示时间(以月为单位),y轴表示生存概率。曲线根据CACS.grade变量分组,每个组别对应不同的生存曲线。图例中显示了不同组别的标签,风险表显示了每个组别的风险情况。
此外,代码还设置了显示log rank检验的p值,并调整了其他一些图形和文字的属性。
最后,代码使用summary函数对Surv对象进行了汇总。
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