哪个MICE估算数据集用于后续分析？

Question

我不确定是否需要为此提供可重现的输出，因为这是一个更普遍的问题。无论如何，在运行鼠标包之后，它返回m多个插补数据集。我们可以使用complete()函数提取数据。

但是我很困惑，我将使用哪个数据集进行后续分析（描述性估算，模型构建等）。

问题： 1.我是否需要提取特定数据集，例如complete(imp,1)？或者我应该使用整个插补数据集，例如complete(imp, "long", inc = TRUE)？

1. 如果是后者complete(imp, "long", inc = TRUE)，我该如何计算一些描述性内容，如均值，比例等？例如，我将使用SPSS分析长数据。我应该根据m插补数据集的数量拆分数据并手动查找平均值？是应该怎么做？

感谢您的帮助。

Answer 1

您应该分别对每个m推算数据集运行统计分析，然后将结果汇总在一起。这使您可以考虑插补程序引入的额外不确定性。 MICE内置了这个功能。例如，如果你想做一个简单的线性模型，你会这样做：

fit <- with(imp, lm(y ~ x1 + x2))
est <- pool(fit)
summary(est)

结帐?pool和?mira

Answer 2

多重插补包括以下三个步骤：

1. Imputation
2. Analysis
3. Pooling

在第一步中，生成m个插补数据集，在第二步数据分析中，例如回归分别应用于每个数据集。最后，在第三步中，将分析结果汇总到最终结果中。存在针对不同参数实现的各种池化技术。 这是一个很好的链接，详细描述了汇集 - mice Vignettes