Question

我想用小鼠来估算我的部分数据。我的数据集有很多变量，这就是为什么我不想只推算我将在模型中使用的那些变量的原因。（我知道应该为插补使用尽可能多的信息，但是我已经使用了41个变量，根据文献，这应该绰绰有余了。）

我的问题：我不希望所有变量都始终插补，因为我有几个测量点所以，当然，我的变量在第4时刻有很多失踪者，但是当人们只是当时还没有填写问卷。

因此我指定了一个预测变量矩阵，其中推算了t0处的所有变量（例如A103.0），而不是t4处的所有变量（A103.4）。但是，在运行鼠标时，它仅对所有变量使用“ pmm”，并且会推算每个变量。

任何关于出了什么问题的建议都受到高度赞赏，我现在花了很多时间试图找出发生了什么。

这就是我所做的：

我创建了一个我想插入的所有列的对象

impute <- c("A103", "A104", "A107", #SVF
            "A302.0", "A303.0", "A304.0", "A305.0", "A306.0",
            "A502_01.0", "A502_02.0", "A502_03.0", "A502_04.0",
            "A504.0","A506.0", "A508.0", "W003.0", "W005.0", 
            "A509_02.0", "A509_03.0", "A509_06.0", "A509_10.0",
            "A302.4", "A303.4", "A304.4", "A305.4", "A306.4", 
            "A502_01.4", "A502_02.4", "A502_03.4", "A502_04.4", 
            "A504.4", "A506.4", "A508.4","W003.4", "W005.4", "SD02_01",
            "SD03",
            "A509_02.4", "A509_03.4", "A509_06.4", "A509_10.4")

我创建了要插入的列（当然还有所有行）的子集

imp <- mice(ds_wide[ ,impute], maxit=0)
imp$PredictorMatrix

pred <- imp$predictorMatrix

pred [c("A302.4", "A303.4", "A304.4", "A305.4", "A306.4", #ABB.4
      "A502_01.4", "A502_02.4", "A502_03.4", "A502_04.4", #PSWQ.4
      "A504.4", "A506.4", "A508.4","W003.4", "W005.4", "SD02_01",
      "SD03",
      "A509_02.4", "A509_03.4", "A509_06.4", "A509_10.4"), ] <- 0

View(pred) #looks exactly how I want it to look like

imp <- mice(ds_wide[ ,impute], m=5, predictorMatrix = pred)
miceimp <- complete (imp)
anyNA(miceimp)
View(miceimp)

当我检查miceimp（我的结果）时，没有任何遗漏值，因此即使我另外指定，也将估算t4处的所有变量。我做错了什么？

实际上，对我来说真正地最好的是，如果我能以某种方式在t4估算那些不仅没有缺失的变量。因此，应该对那些填写了t4的人进行估算，而那些不在那个测量点的人则不应这样做。如果有人对如何实现这一点有任何想法，那就太好了！

非常感谢！

Answer 1

我不确定我100％理解您要归档的内容。

我了解到，您不想估算所有变量（但您想将所有变量都包括进算法中）

您正在尝试定义参数 predictorMatrix

predictorMatrix
长度（块）行和ncol（数据）列的数字矩阵，其中包含0/1数据，该数据指定要用于每个目标列的一组预测变量。每行对应一个变量块，即一组要推算的变量。值为1意味着列变量用作目标块（行中）的预测变量。默认情况下，predictorMatrix是一个ncol（data）行和列的方阵，对角线除外，全为1。注意：对于两级插补模型（名称中带有“ 2l”的情况），也可以使用其他代码（例如2或-2）。

对我来说，我听起来像是使用此参数来定义什么变量用作输入。相比之下， where 参数在我看来是正确的参数，用于指定应估算的变量。

位置具有与数据相同维度的逻辑的数据框或矩阵，指示应在数据中的何处创建插补。默认值，其中= = is.na（data），指定应估算缺少的数据。 where参数可用于过分估算观测到的数据，或跳过对所选缺失值的估算。

所以我的结论是尝试使用 where 参数而不是预测变量Matrix。

Answer 2

在“鼠标”中，除了将不应该插入的变量的“ predMatrix”指定为零外，还必须在“方法”中的这些变量中指定（“”）。

R小鼠功能不适用于定制的预测矩阵

2 个答案: