Question

我一直在尝试使用R（即MICE）中可用的选项来进行二元逻辑回归分析（连续和分类预测变量之间的相互作用）。

但是，我正在努力对多重插补数据进行这种简单的分析（细节和可重复的例子here）。

具体来说，我无法找到一种方法来汇总输出的每个方面，包括使用Mice的GLM函数等效“对数似然比”。

为了避免前一篇文章的冗余，我正在寻找R包或其他软件的任何建议，这些建议可以使得容易/可能汇集输出的所有基本组件以进行二元逻辑回归（即等效模型似然比检验，回归系数，wald检验）。请参阅下面的示例，我可以使用rms对非插补数据进行获取（无法找出在多重插补数据上运行此方法）

> mylogit
 Frequencies of Missing Values Due to Each Variable
 P1    ST   P8 
 18    0   31 

 Logistic Regression Model

 lrm(formula = P1 ~ ST + P8 + ST * P8, data = PS, x = TRUE, 
 y = TRUE)


 Model Likelihood     Discrimination    Rank Discrim.    
  Ratio Test           Indexes           Indexes       
  Obs           362    LR chi2     18.34    R2       0.077    C       0.652    
  0            287    d.f.            9    g        0.664    Dxy     0.304    
  1             75    Pr(> chi2) 0.0314    gr       1.943    gamma   0.311    

  max |deriv| 8e-08    gp     0.099    tau-a   0.100       Brier    0.155                     

                      Coef    S.E.   Wald Z Pr(>|Z|)
 Intercept          -0.5509 0.3388 -1.63  0.1040  
 ST=       2      -0.5688 0.4568 -1.25  0.2131  
 ST=       3      -0.7654 0.4310 -1.78  0.0757  
 ST=       4      -0.7995 0.5229 -1.53  0.1263  
 ST=       5      -1.2813 0.4276 -3.00  0.0027  
 P8                 0.2162 0.4189  0.52  0.6058  
 ST=       2 * P8 -0.1527 0.5128 -0.30  0.7659  
 ST=       3 * P8 -0.0461 0.5130 -0.09  0.9285  
 ST=       4 * P8 -0.5031 0.5635 -0.89  0.3719  
 ST=       5 * P8  0.3661 0.4734  0.77  0.4393

总而言之，我的问题是：1）能够处理多重推算数据的包/软件，以完成传统的二元逻辑回归分析，尤其是交互项2）我需要采取的可能步骤来运行分析该计划

Answer 1

rms package具有使用fit.mult.impute()功能组合多重插补数据的强大功能。这是一个小工作示例：

dat <- mtcars
## introduce NAs
dat[sample(rownames(dat), 10), "cyl"] <- NA
im <- aregImpute(~ cyl + wt + mpg + am, data = dat)
fit.mult.impute(am ~ cyl + wt + mpg, xtrans = im, data = dat, fitter = lrm)

使用多重推算数据进行二元逻辑回归

1 个答案: