traminer中的多个事件

我试图用TraMineR同时分析多个序列。我已经看过seqdef，但我很难理解在处理多个变量时如何创建TraMineR数据集。我想我使用的数据集类似于Aassve等人使用的数据集（如中所述），其中每个波都有关于几个州的信息（例如，儿童、婚姻、就业）。我所有的变量都是二进制的。下面是一个包含三个波（D、W2、W3）和三个变量的数据集示例

D<-data.frame(ID=c(1:4),A1=c(1,1,1,0),B1=c(0,1,0,1),C1=c(0,0,0,1))
W2<-data.frame(A2=c(0,1,1,0),B2=c(1,1,0,1),C2=c(0,1,0,1))
W3<-data.frame(A3=c(0,1,1,0),B3=c(1,1,0,1),C3=c(0,1,0,1))
L<-data.frame(D,W2,W3)

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D使用序列分析时，我们感兴趣的是一个变量的演变（例如，一个变量的序列跨越多个波）。然后，您有多种可能来分析多个变量：


为每个变量创建序列，然后分析序列簇之间的链接。在我看来，如果你的变量衡量不同的概念（例如，家庭和就业），这是最好的方法
使用
交互
功能，为每个波创建一个新变量，该变量是一个波的不同变量的
交互
。例如，对于wave one，在Biemann和Datta（2013）中使用
L$IntVar1，他们讨论了多维分析。这意味着为同一个“个体”创建多个序列

我采用了以下方法：

1） 定义三维序列

comp.seq <- seqdef(comp,NULL,states=comp.scodes,labels=comp.labels, alphabet=comp.alphabet,missing="Z")
titles.seq <- seqdef(titles,NULL,states=titles.scodes,labels=titles.labels, alphabet=titles.alphabet,missing="Z")
member.seq <- seqdef(member,NULL,states=member.scodes,labels=member.labels, alphabet=member.alphabet,missing="Z")

comp.seq
mcdist <- seqdistmc(channels=list(comp.seq,member.seq,titles.seq),method="OM",sm=list("TRATE","TRATE","TRATE"),with.missing=TRUE)

library(cluster)
clusterward<- agnes(mcdist,diss=TRUE,method="ward")
plot(clusterward,which.plots=2)