问题描述
我想评估一项让参与者观看视频并在他们能够回答特定问题后立即停止的任务。我感兴趣的指标是他们在做出正确决定之前观看视频的时间（即他们需要多少信息）。到目前为止，我有 64 个视频的 27 个数据集（我会收集更多）。
我的数据采用数据框的形式，视频为列，参与者为行。当参与者回答错误时，有一个 NA 否则有他们观看视频的持续时间（以毫秒为单位，最小 = 200 最大 = 10000）。这是数据的一部分：
> head(min_ex2)
v1 v2 v3 v4 v5 v6 v7 v8 v9 v10
1 NA 10000 NA 7975 6615 8630 6078 4870 8099 6599
3 NA 10000 NA NA 6836 NA NA 6499 9086 6361
4 5363 7898 NA 6104 7016 9019 5961 5193 7155 4009
9 7410 9163 NA 8592 6213 4654 9339 NA 7408 6091
12 NA NA 9415 5188 4425 6901 NA NA NA NA
13 7448 7592 NA 8674 4447 6866 6037 5712 7748 6393
我尝试了两个功能，但都给我警告：
r_al = alpha(df)
In cor.smooth(r) : Matrix was not positive definite,smoothing was done
In smc,smcs < 0 were set to .0
r_sh = splitHalf(df)
Error in cov2cor(r) : 'V' is not a square numeric matrix
有人能告诉我这些是什么意思以及我应该如何进行吗？
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
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