Question

我正在MICE中使用R对多级数据进行多次插补。

在仅需要连续数据的情况下，我成功使用2l.lmer。但是，当我尝试使用分类数据（即2级数据）时，事情就出错了。

（级别1：重复测量（在科目内）或科目（在班级内） 2级：时间常数/基线协变量，受试者效应之间，组水平上的变量）

我尝试将2l.pan与2lonly.norm或2lonly.mean结合使用，但是收到一条错误消息“不允许输入缺少值”。

我确定这很简单。

请参见下面的可复制示例。

非常感谢。

library("mice")
library("pan")

#Not multilevel to illustrate need

set.seed(100)
patid <- rep(1:3, each = 5)
day <- rep(1:5, times = 3)
crp <- c(68, 78, 93, NA, 143, 5,7,9,13,NA, 97, NA, 56, 52, 34)
sex <- rep(c("M", "F", "M"), each = 5)
sex[3] <- NA
alb <- c(23, NA, 22, 21, 20, 33, 32, 32, NA, 30, 19, 20, NA, 22, 24)

raw_data.df <- data.frame(patid, sex, day, crp, alb)

data_mice.df <- mice(raw_data.df, m = 5, maxit = 5)
complete(data_mice.df)


#pt4's crp not well predicted, and pt1 allocated wrong sex, so try multilevel

##multilevel

pred <- data_mice.df$predictorMatrix

pred[,"patid"] <- -2 #identify class variable
pred[,"day"] <- 0 #don't use time
pred


multilevel_mice <- mice(raw_data.df, method = c("","2lonly.norm","","2l.pan","2l.pan"), predictorMatrix = pred, maxit = 5)```


Error message:
iter imp variable
  1   1  sex  crpError in pan::pan(y1, subj, pred, xcol, zcol, prior, seed = s1, iter = paniter) : 
  missing values in pred not allowed

Answer 1

有两个问题：

2lonly.norm()方法适用于数字变量，不能很好地处理因子变量。这里的问题是sex被推算为NA，这在推算crp时会产生一个更深层次的问题，这需要一整套预测变量。
由于我们知道sex在patid中不会发生变化，因此更合适的方法是2lonly.mean。但是，到目前为止，2lonly.mean也不适用于二级因素。

https://github.com/stefvanbuuren/mice的

mice 3.6.4将mice.impute.2lonly.mean()扩展到因子。安装此版本后，您应该可以运行

multilevel_mice <- mice(raw_data.df, method = c("","2lonly.mean","","2l.pan","2l.pan"), predictorMatrix = pred, maxit = 5)

希望这会有所帮助。

MICE 2l.pan多级多重插补错误：不允许缺少pred中的值

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