Question

我正在分析欧洲社会调查的数据。由于大量丢失数据，我使用了amelia软件包进行插补。因值是具有4个值的序数，因此我计划使用Zelig软件包中的“ ologit”函数执行有序逻辑回归：

z.out <- zelig(as.factor(Y) ~ X1 + X2, model = "ologit", data = ameliadata)

该代码将运行，但是当我询问结果时，将显示以下错误代码：

z.out：

模型：se [i，]中的归因归类错误<-sqrt（diag（vcovlist [[i]]））：要替换的项目数不是   替换长度的倍数

我有五个独立的估算数据集。分别进行分析，我可以将Zelig和“ ologit”功能用于这五个功能。仅当使用组合的amelia数据对象时，才会出现问题。我试图估计具有相同amelia输出的不同模型，但是我似乎只对与有序回归相关的模型有问题。例如，“ ls”模型运行得很好，如果我将因变量更改为二分法，那么我也可以运行“ logit”模型而不会出现问题。

因此，我想知道以前是否有人能够使用zelig对amelia数据运行“ ologit”，或者是否有人对可能的问题有任何了解？我将不胜感激任何想法和建议。非常感谢您的时间和帮助。

PS：我很抱歉没有提供示例。我认为这可能无关紧要，因为问题在于估算数据集和zelig-package之间的兼容性，但是如果有人觉得有必要提供相关示例，我将在稍后提供。

Answer 1

看起来zilig函数（模型=“ ologit”）无法与amelia对象配合使用。
为此，您可以使用zilig包分别对5个估算数据集中的每个数据集调用amelia函数。下面我们可以看到两个估算数据集的拟合模型。

z.out1 <- zelig(rating ~ contact + temp, model = "ologit", data = w.amelia$imputations$imp1)
z.out2 <- zelig(rating ~ contact + temp, model = "ologit", data = w.amelia$imputations$imp2)

接收每个估算数据的输出：

> summary(z.out1)
Model: 
Call:
z5$zelig(formula = rating ~ contact + temp, data = w.amelia$imputations$imp1)

Coefficients:
           Value Std. Error t value
contactyes 1.973     0.4937   3.997
tempwarm   1.493     0.4617   3.235

Intercepts:
    Value   Std. Error t value
1|2 -1.2246  0.4425    -2.7675
2|3  1.0072  0.3884     2.5931
3|4  2.8052  0.5101     5.4987
4|5  4.0133  0.6135     6.5411

Residual Deviance: 189.7068 
AIC: 201.7068 
Next step: Use 'setx' method

> summary(z.out2)
Model: 
Call:
z5$zelig(formula = rating ~ contact + temp, data = w.amelia$imputations$imp2)

Coefficients:
           Value Std. Error t value
contactyes  1.73     0.4760   3.635
tempwarm    1.69     0.4774   3.539

Intercepts:
    Value   Std. Error t value
1|2 -0.6469  0.4850    -1.3338
2|3  1.3290  0.4659     2.8525
3|4  2.8718  0.5571     5.1547
4|5  4.2483  0.6751     6.2932

Residual Deviance: 198.7817 
AIC: 210.7817 
Next step: Use 'setx' method

R：具有多个插补数据的有序逻辑回归（阿米莉亚软件包）

1 个答案: