删除丢失的数据状态‘；%’；使用TraMineR时’；s seqpcplot（）函数

我试图对纵向调查数据进行事件序列分析。我想创建一个类似（的第44页）的绘图，我相信它是使用TraMineR中的seqpcplot（）函数生成的：

这将使我能够确定参与者在调查期间过渡的常见职业状态（例如，“全日制教育>>全日制工作”或“全日制工作>>兼职工作>>家庭责任”）

不幸的是，不同的参与者在调查中停留的时间不同，导致序列长度不同。这似乎会导致TraMineR在除了最长序列之外的所有序列的末尾创建缺少的数据状态“%”（我想是为了确保它们的长度相同吗？）。然后将此附加状态“%”插入seqpcplot（）图中

以下是随机生成的问题示例：

## Import libraries and set seed
library(TraMineR)
set.seed(123)



## Define functions

# Function which randomly generates sequences of varying length
ranseq <- function(x,y) {
  y[round(runif( round(runif(1, 1, x)), 1, length(y)) ) ]
}

# Function which creates dataframe from randomly generated sequences
rangen <- function(x,y,z) {
  # Create list of randomly generated sequences
  data <- list()
  for (i in 1:x) {
    a <- ranseq(y,z)
    b <- c(a, rep(NA, y-length(a) ) )
    data[[i]] <- b
  }
  # Convert to dataframe
  data <- data.frame(do.call(rbind, data))
  return(data)
}



## Generate sequences

# Define possible sates of the sequence
states <- c("A","B","C","D","E","F")

# Run rangen function (no. rows, max seq length, possible states)
data <- rangen(300,25,states)



## Convert to sequence object

# Convert data to a state sequence object
# NOTE THAT ALL MISSING VALUES (NAs) BEFORE, WITHIN AND AFTER SEQUENCES ARE DELETED
data.seq <- seqdef(data = data, alphabet = states, states = states, labels = states, 
                   left = "DEL", right = "DEL", gaps = "DEL")
head(data.seq)

####################################################################################

  Sequence                         
1 E-C-E-F-A-D-E-D                  
2 F-C-D-D-B-E-B-A-C-F-E-D          
3 F-D-E-D-D-B-B-F-F-D-E-A-C-E-B-C  
4 B-C-C-C-B-B-B                    
5 B-E-A-C-E-B-D-B-B-E-E-C          
6 A-C-B-E-C-E-E-E-C-E-D-E-A-C-B-C-D

在这里，几乎每个序列都以状态“%”结束。这是没有用的，因为它告诉我的只是这些事件序列的末尾附加了“缺失数据”，以说明它们比数据集中最长的序列短

问题1：是否有方法格式化数据或图形以删除此缺失的数据状态“%”？

问题2：如果没有，为什么没有？在我看来，在这样的图上绘制不同长度的事件序列应该是完全可能的，而不必求助于“%”类别。

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提前感谢您抽出时间

在

sekecreate

中，您可以指定结束观察时间的事件。因此，一个简单的解决方案是将state sequence对象的

void

属性（默认情况下，

'%'

）指定为

end.event

data.eseq <- seqecreate(data.seq, tevent = "state", 
                        end.event = attr(data.seq,'void') )

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嗨@Gilbert，非常感谢您的反馈！我已经在上面的例子中试过了，它完全符合你所说的。即，删除“%”序列对象。如果可以的话，我还有两个后续问题：（1）当我绘制这个新事件序列数据时，seqpcplot（）仍然显示“%”类别，即使没有序列包含它。你知道如何从绘图中删除它吗？（2） 当我将其应用于实际数据时，我在seqpcplot_private（seqdata=seqdata，group=group，weights=weights，：[！]中得到错误消息

error无法链接权重和id向量

您知道这是什么原因吗？使用

tevent='state'

获得的事件序列pc图与状态序列DSS的pc图相同。因此请尝试

seqpcplot（seqdss（data.seq））

。至于错误，我需要数据和代码。您好@Gilbert，该更改已将其排序，谢谢！它还使用我的实际数据停止了错误。感谢所有帮助！

## Plot seqpcplot
# NOTE THAT 'missing' HAS BEEN SET TO "hide" AND 'with.missing' TO 'FALSE'
seqpcplot(seqdata = data.eseq, filter = list(type = "function", value = "linear"),
          order.align = "first", missing = "hide", with.missing = FALSE)

data.eseq <- seqecreate(data.seq, tevent = "state", 
                        end.event = attr(data.seq,'void') )

sq.dat <- c('AAAA','AAAC','ABC','ABAA','AC')
sqm <- seqdef(seqdecomp(sq.dat, sep=''), right='DEL')
tm <- seqetm(sqm,method='transition')
tm[,which(colnames(tm)==attr(sqm,'void'))] <- ''
sqe <- seqecreate(sqm,tevent=tm)
alphabet(sqe)
##[1] "A"   "A>B" "A>C" "B>A" "B>C"
seqpcplot(sqe)