Rmice包含一个函数 ,pool.compare来比较适合估算对象的嵌套模型。如果我尝试包含交互项：
library(mice)
imput = mice(nhanes2)
mi1 <- with(data=imput, expr=lm(bmi~age*hyp))
mi0 <- with(data=imput, expr=lm(bmi~age+hyp))
pc <- pool.compare(mi1, mi0, method="Wald")
然后它返回以下错误：
Error in pool(fit1) :
Different number of parameters: coef(fit): 6, vcov(fit): 5
听起来方差 - 协方差矩阵不包括交互项作为其自己的变量。解决这个问题的最佳方法是什么？
问题似乎是您的某些参数在您的某些估算数据集中是不可估计的。当我运行代码时，我看到
( fit1<-mi1$analyses[[1]] )
# lm(formula = bmi ~ age * hyp)
#
# Coefficients:
# (Intercept) age2 age3 hyp2 age2:hyp2
# 28.425 -5.425 -3.758 1.200 3.300
# age3:hyp2
# NA
在这组中，无法估计age3*hyp2（大概是因为这组中没有观察到）。
这会导致不一致， coef(fit1)因为vcov(fit1)无法估计该术语的协方差。
在这种情况下要做什么更多的是统计问题而不是编程问题。如果您不确定什么适合您的数据，我建议您咨询Cross Validated的统计学家。