我有来自离散选择实验(DCE)的数据，研究了来自不同部门的人员的招聘偏好。我已将其格式化为长格式。我想使用mlogit建模。我已经导出了数据，并且可以使用asclogit命令在Stata中成功运行模型，但是我很难让它在R中运行。
这是前25行数据的快照:
> data[1:25,]
userid chid item sector outcome cul fit ind led prj rel
1 11275 211275 2 1 1 0 1 0 1 1 1
2 11275 211275 2 2 0 1 0 0 0 0 0
3 11275 211275 2 0 0 0 0 1 1 0 1
4 11275 311275 3 0 1 1 1 0 0 0 1
5 11275 311275 3 2 0 0 1 0 0 0 1
6 11275 311275 3 1 0 0 1 0 0 0 0
7 11275 411275 4 0 0 1 0 1 1 0 0
8 11275 411275 4 2 1 0 1 1 1 1 0
9 11275 411275 4 1 0 0 1 0 1 0 0
10 11275 511275 5 1 1 1 0 1 0 1 1
11 11275 511275 5 2 0 0 0 1 1 0 0
12 11275 511275 5 0 0 0 0 1 1 1 0
13 11275 611275 6 0 0 0 1 1 0 0 1
14 11275 611275 6 1 1 1 1 1 0 0 1
15 11275 611275 6 2 0 1 1 1 0 1 0
16 11275 711275 7 1 0 0 0 0 0 1 0
17 11275 711275 7 0 0 1 0 0 1 1 0
18 11275 711275 7 2 1 1 0 0 1 1 1
19 11275 811275 8 0 1 0 1 0 0 1 1
20 11275 811275 8 1 0 1 0 1 1 1 1
21 11275 811275 8 2 0 0 0 0 0 1 1
22 11275 911275 9 0 0 1 1 0 0 1 0
23 11275 911275 9 2 1 1 1 1 1 0 1
24 11275 911275 9 1 0 1 0 1 1 0 0
25 11275 1011275 10 0 0 0 0 0 0 0 0
userid和chid是因子变量，其余为数字。变量:
用户ID是唯一的响应者ID
chid是每个受访者的唯一选择集ID
项目是选择集ID(在受访者中重复)
行业是替代品(3个不同行业)
在给定的选择集中由受访者选择结果
cul-rel是二进制因子变量，特定于变量，根据实验设计，这些变量在不同方案之间会有所不同。
这是我的mlogit语法:
mlogit(outcome~cul+fit+ind+led+prj+rel,shape="long",
data=data,id.var=userid,chid.var="chid",
choice=outcome,alt.var="sector")
这是我得到的错误:
Error in if (abs(x - oldx) < ftol) { :
missing value where TRUE/FALSE needed
我确保没有丢失的数据，并且每个选择集正好有1个选择的替代项。
当模型在具有完全相同的数据集的Stata中运行良好时，关于为什么会出现此错误的任何想法？我可能在某处误读了mlogit语法。如果有帮助，我的Stata语法为:
asclogit结果cul fit rel ind fit led prj，case(chid)替代项(部门)
最佳答案
我在这里想出了自己的问题。
当未选择选项集中的任何替代项时，R mlogit无法处理。 R还需要正确排序数据，选择集中的每个替代项都必须排成一行。由于某些数据管理，我没有这样做。有趣的是，Stata可以处理这两种情况，因此这就是我的Stata命令起作用的原因。
顺便说一句，对于那些感兴趣的人，Stata的asclogit和R的mlogit给出了完全相同的结果。发生这种情况时总是很高兴。
关于r - mlogit:需要TRUE/FALSE的缺失值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/27264021/