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我已经使用 R 中的 MICE 包成功完成了对问卷研究缺失数据的多重插补，并对汇总的插补变量进行了线性回归。我似乎无法弄清楚如何提取单个汇集变量并在图表中绘图。有任何想法吗？

例如

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

我想通过 TMAS 绘制汇集的 APE。

使用 nhanes 的可重现示例：

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

我想针对池化 bmi 绘制池化 chl（例如）。

我能做到的最好的是

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

我相信这给出了所有 5 个插补的组合图，并不是我想要的（我认为）。

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底层的 with.mids() 函数允许对每个估算的数据帧进行回归。所以这不是一次回归，而是发生了 5 次回归。pool() 只是对估计的系数进行平均，并根据插补量调整统计推断的方差。

因此，没有要绘制的单一汇集变量。您可以做的是平均 5 个估算集并根据合并系数重新创建某种“回归线”，例如：

# 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")
于 2010-08-27T11:09:42.893 回答