使用interactionR函数时出现'replacement has 0 rows'错误的解决方法

我运行了包含Area和Year交互项的二元logistic回归，R代码如下：

md1 <- glm(Diabetes_Cate_3 ~ Age_Years+factor(Gender)+
                Education_Year+factor(Marital_Status)+
                factor(Currently_Working)+factor(Smoked)+
                MUAC+BMI+factor(Wealth_Index)+
                Area*Year, family=binomial(link="logit"),
              data=Diabetes1)

变量说明：

Dibetes_Cate_3 = "Diabetic" and "Nondiabetic"
Area = "Rural" and "Urban"
Year = "2011" and "2017"

我希望在调整其他因素后观察Area与Year对糖尿病患病风险的交互作用，但运行interactionR包的interactionR函数时出现错误：

table_object = interactionR(md1, exposure_names = c("Area", "Year" ), 
                            ci.type = "mover",
                            ci.level = 0.95, em=FALSE, recode = T)

错误信息：

Error in `[[<-.data.frame`(`*tmp*`, beta1, value = logical(0)) : 
  replacement has 0 rows, data has 8144

• 确保暴露变量为因子类型且名称匹配：
  模型中直接使用Area*Year但未转成因子，可能导致包无法识别分类交互项。先将两个变量转为因子后重新拟合模型：

  Diabetes1$Area <- factor(Diabetes1$Area)
  Diabetes1$Year <- factor(Diabetes1$Year)
  md1 <- glm(Diabetes_Cate_3 ~ Age_Years+factor(Gender)+
                  Education_Year+factor(Marital_Status)+
                  factor(Currently_Working)+factor(Smoked)+
                  MUAC+BMI+factor(Wealth_Index)+
                  Area*Year, family=binomial(link="logit"),
                data=Diabetes1)
  

• 关闭recode参数重试：
  recode=T会自动重编码参照组，可能因原始变量编码逻辑冲突导致匹配失败。先设置recode=F运行：

  table_object = interactionR(md1, exposure_names = c("Area", "Year" ), 
                              ci.type = "mover",
                              ci.level = 0.95, em=FALSE, recode = F)
  

• 检查交互组是否存在空样本：
  计算Area和Year的交叉表，确认四个组合（Rural-2011、Rural-2017、Urban-2011、Urban-2017）都有有效样本，无空组：

  table(Diabetes1$Area, Diabetes1$Year)
  

  若存在空组，interactionR无法计算交互作用，需修正数据（如合并组、排查录入错误）。
• 更新interactionR包：
  旧版本包可能存在已知bug，执行update.packages("interactionR")更新到最新版本后再尝试。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kamruzzaman Manik