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问对老鼠的被动归责给出错误的和分
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Stack Overflow用户

提问于 2018-07-11 15:57:51

回答 1查看 253关注 0票数 1

我正在处理一个有374个变量的76个人的大型数据集。我的主要结果变量是抑郁症严重程度问卷(PHQ-9)的抑郁总分。大约有4%的数据丢失，所以我想使用估算。我一直在按照Buuren，S. van，&Groothuis Oudshoorn，K. (2011)中的说明与小鼠包一起工作。小鼠:用链状方程进行多变量计算，载于R.统计软件杂志，45(3)。https://doi.org/10.18637/jss.v045.i03。我试着复制他们关于如何使用被动归责来生成和分的说明。然而，我得到了错误的结果。我不知道为什么-我想我已经正确地遵守了指示。

我不能发布数据，因为它是敏感的，但是我能够使用以下代码复制错误，这实际上是复制了我的原始代码：

library("mice")
library("lattice")
set.seed(1234)
m<-matrix(sample(c(NA, 1:10), 100, replace = T), 10)
df<-as.data.frame(m)

ini<-mice(cbind(df, sumScore=NA), max = 0, print=F)
meth<-ini$method
meth[1:4]<-""
meth[5:10]<-"pmm"
meth["sumScore"]<-"~I(rowSums(df[,5:10]))"
pred<-ini$predictorMatrix
pred[, 1:4]<-0
pred[5:10, "sumScore"]<-0
pred[1:4, "sumScore"]<-1

imp<-mice(cbind(df, sumScore=NA), predictorMatrix = pred, method =  meth)
com<-complete(imp, "long", indlude=T)

我得到以下输出：

    .imp .id V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10  sumScore
 1    1   1  1  7  3  5  6  1  9  1 10   1   0.9224428
 2    1   2  6  5  3  2  7  3  3  9  5   9   0.6210974
 3    1   3  6  3  1  3  3  7  3  5  1   1   0.3563335
 4    1   4  6 10 NA  5  6  5  5  8  5   1   0.0711464
 5    1   5  9  3  2  1  3  1  2  3  2   1   0.7318026
 6    1   6  7  9  8  8  5  5  7  5  9   5   0.6197897

r-mice

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2018-07-12 08:01:54

您的预测矩阵搞砸了(我也不确定是否可以使用rowSums on df --我不这么认为，因为df引用的是原始数据，而不是推测的版本)。

预测矩阵应如下所示:对于每一行，使用哪些变量(列)来预测该变量。你的矩阵看起来像这样

> pred
         V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 sumScore
V1        0  0  0  0  1  1  1  1  1   0        1
V2        0  0  0  0  1  1  1  1  1   1        1
V3        0  0  0  0  1  1  1  1  1   1        1
V4        0  0  0  0  1  1  1  1  1   1        1
V5        0  0  0  0  0  1  1  1  1   1        0
V6        0  0  0  0  1  0  1  1  1   1        0
V7        0  0  0  0  1  1  0  1  1   1        0
V8        0  0  0  0  1  1  1  0  1   1        0
V9        0  0  0  0  1  1  1  1  0   1        0
V10       0  0  0  0  1  1  1  1  1   0        0
sumScore  0  0  0  0  0  0  0  0  0   0        0

当一行只包含零时，它就不使用任何变量进行计算。这意味着没有任何一个变量真正用于sumScore的预测，并且最终会产生随机噪声。

尝试使用下面的代码

library("mice")
library("lattice")
set.seed(1234)
m <- matrix(sample(c(NA, 1:10), 100, replace = TRUE), 10)
df <- cbind(as.data.frame(m), sumScore=NA)

ini<-mice(df, max = 0, print=FALSE)
meth<-ini$method
meth[1:4] <- ""      # Never impute for these variables
meth[5:10]<-"pmm"    # Use pmm to impute for these
meth["sumScore"] <- "~I(V5+V6+V7+V8+V9+V10)"

pred <- ini$predictorMatrix
pred[, 1:4] <- 0    # Never use V1-V4 for imputation (since you had the same)
pred[1:4, "sumScore"] <- 1  # Use the sum to impute for first 4 (but no method so no point!)
pred[paste0("V", 5:10), "sumScore"] <- 0  # Make sure that we dont impute the "wrong way"
pred["sumScore", paste0("V", 5:10)] <- 1  # Make sure that V5 to V10 are available for sumScore

这会给你你想要的

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/51289801

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