R 差异分析和加权序列数据：我在哪里找到我的组变量？

我正在尝试差异分析。由于序列数据的大容量，我将权重与WeightedCluster包一起使用。在到达实际的

disassoc（）

部分之前，一切都很顺利。我似乎无法找到我的组变量

我试着紧跟WeightedCluster手册和Studer等人2011年的文章中的例子。这篇文章很有用，并帮助我向前迈进，但我不知道如何在

disassoc（）

参数中找到这些单独的组变量。假设我使用的是相同的示例数据（虽然我的原始数据没有采样权重），但我只能使用聚合数据：

## Aggregate example data
mvad.agg <- wcAggregateCases(mvad[, c(10:12, 17:86)], weights=mvad$weight)
mvad.agg

## Define sequence object 
mvad.agg.seq <- seqdef(mvad[mvad.agg$aggIndex, 17:86], alphabet=mvad.alphabet,
                       states=mvad.scodes, labels=mvad.labels,
                       weights=mvad.agg$aggWeights)

## Computing OM dissimilarities
mvad.agg.dist <- seqdist(mvad.agg.seq, method="OM", indel=1.5, sm="CONSTANT")

## Discrepancy analysis
dissassoc (mvad.agg.dist, group = mvad$gcse5eq, weights = mvad.agg$aggWeights, weight.permutation = "replicate")

##聚合示例数据
mvad.agg首先，您需要在提供给
wcAggregateCases
的表格中包含您的协变量。（此处
gcse5eq
是
mvad
的第12列，已经属于
mvad[，c（10:12，17:86）]
）

然后，您必须作为
group
变量提供与
wcAggregateCases
选择的病例对应的协变量值。您可以通过
$aggIndex
实现这一点。我举例说明如下：

library(TraMineR) 
library(WeightedCluster) 
## Load example data and assign labels
data(mvad)
mvad.alphabet <- c("employment", "FE", "HE", "joblessness", "school", "training")
mvad.labels <- c("Employment", "Further Education", "Higher Education", 
                 "Joblessness", "School", "Training")
mvad.scodes <- c("EM", "FE", "HE", "JL", "SC", "TR")
## Aggregate example data
mvad.agg <- wcAggregateCases(mvad[, c(10:12, 17:86)], weights=mvad$weight)
## Define the sequence object 
mvad.agg.seq <- seqdef(mvad[mvad.agg$aggIndex, 17:86], alphabet=mvad.alphabet,
                       states=mvad.scodes, labels=mvad.labels,
                       weights=mvad.agg$aggWeights)
## Computing OM dissimilarities
mvad.agg.dist <- seqdist(mvad.agg.seq, method="OM", indel=1.5, sm="CONSTANT")
## Discrepancy analysis
dissassoc (mvad.agg.dist, group = mvad$gcse5eq[mvad.agg$aggIndex], 
           weights = mvad.agg$aggWeights, 
           weight.permutation = "random-sampling")

库（TraMineR）
图书馆（加权集群）
##加载示例数据并指定标签
数据（mvad）
欢迎来到堆栈溢出！问题应该是独立的。为了提供，请编辑它：1.）指定您使用的所有库，2.）@jay.sf库、从
TraMineR
加载
mvad
数据以及
mvad的定义。seq
在问题中引用的帖子中。我修复了这里提供的代码示例中的打字错误。