Terrain Résultats Imputation multiples

Question

J'ai terminé avec succès une imputation multiple sur les données manquantes de mes recherches sur le questionnaire en utilisant l'ensemble MICE en R et effectué une régression linéaire sur les variables imputées mises en commun. Je ne peux pas sembler travailler comment extraire les variables individuelles mises en commun et l'intrigue dans un graphique. Toutes les idées?

par exemple.

>imp <- mice(questionnaire) 
>fit <- with(imp, lm(APE~TMAS+APB+APA+FOAP))  
>summary(pool(fit))  

Je veux complot mis en commun APE par TMAS.

reproductible en utilisant l'exemple NHANES:

> library(mice)
> nhanes
> imp <-mice(nhanes)
> fit <-with(imp, lm(bmi~chl+hyp))
> fit
> summary(pool(fit))

Je voudrais tracer chl mis en commun contre bmi mis en commun (par exemple).

Best I ont été en mesure de réaliser est

> mat <-complete(imp, "long")
> plot(mat$chl~mat$bmi)

Ce que je crois donne l'intrigue combiné de tous les 5 et imputations pas tout à fait ce que je cherche (je pense).

Answer 1

La fonction with.mids sous-jacents () permet la régression être effectuée sur chaque trame de données théoriques. Il est donc pas une régression, mais 5 régressions qui ont eu lieu. Piscine () que des moyennes des coefficients estimés et ajuste les écarts pour l'inférence statistique en fonction de la quantité d'imputation.

Donc il n'y a pas des variables individuelles mises en commun à tracer. Ce que vous pouvez faire est en moyenne les 5 ensembles et recréez une imputées sorte de « ligne de régression » sur la base des coefficients mis en commun, par exemple:

# Averaged imputed data
combchl <- tapply(mat$chl,mat$.id,mean)
combbmi <- tapply(mat$bmi,mat$.id,mean)
combhyp <- tapply(mat$hyp,mat$.id,mean)

# coefficients
coefs <- pool(fit)$qbar

# regression results
x <- data.frame(
        int = rep(1,25),
        chl = seq(min(combchl),max(combchl),length.out=25),
        hyp = seq(min(combhyp),max(combhyp),length.out=25)
      )

y <- as.matrix(x) %*%coefs


# a plot
plot(combbmi~combchl)
lines(x$chl,y,col="red")