1

我想使用 R 中可用的包“分层然后估算”。

也就是说，我希望： 1）使用名为“arm”的二进制变量对我的数据集进行分层。该变量没有缺失数据。2) 运行两个子集的插补模型 3) 组合两个插补数据集 4) 运行汇总分析。

我的数据集如下所示：

dataSim <- structure(list(pid = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 
            13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20), arm = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
            0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1), X1 = c(0.1, NA, 0.51, 
            0.56, -0.82, NA, NA, NA, -0.32, 0.4, 0.58, NA, 0.22, -0.23, 1.49, 
            -1.88, -1.77, -0.94, NA, -1.34), X2 = c(NA, -0.13, NA, 1.2, NA, 
            NA, NA, 0.02, -0.04, NA, NA, 0.25, -0.81, -1.67, 1.01, 1.69, 
            -0.06, 0.07, NA, -0.11)), .Names = c("pid", "arm", "X1", "X2"
             ), row.names = c(NA, 20L), class = "data.frame")

为了估算数据，我目前正在使用 mi() 函数，如下所示：

 library(mi)

data.1 <-  dataSim[dataSim[,"arm"]==1,]
data.0 <- dataSim[dataSim[,"arm"]==0,]

data.miss.1 <- missing_data.frame(data.1)
data.miss.0 <- missing_data.frame(data.0)

imputations.1 <- mi(data.1, n.iter=5, n.chains=5, max.minutes=20, parallel=FALSE)
imputations.0 <- mi(data.0, n.iter=5, n.chains=5, max.minutes=20, parallel=FALSE)

complete(imputations.1)   # viewing the imputed datasets
complete(imputations.0)

然后我不知道如何结合这两个插补来进行汇总分析。我没有成功尝试：

imputations <-  rbind(imputations.0, imputations.1)  # This doesn't work

# analysis.X1 <- pool(X1 ~ arm, data = imputations ) # This is what I want to run

我认为这种方法是在估算时包含交互项的简化版本，但我也不知道这怎么可能。

谢谢

4

0 回答 0