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我想使用中级对象计算集群稳健标准误差。这是由于我的原始数据列中缺失值的多重插补造成的。下面是一个最小的例子。

 library(mice)
 y <- c(1,0,0,1,1,1,1,0)
 x <- c(26, 34, 55, 15, 31 ,47, 97, 12)
 z <- c(2, NA, 0, NA, 3 ,7,7, 5)
 mydata <- as.data.frame(cbind(y,x,z))


tempData <- mice(mydata,m=5,maxit=5,meth='pmm',seed=500)

class(tempData)
# [1] "mids"

modelFit <- with(tempData,lm(y ~  x + z))     
summary(modelFit)

在这一点上，我想获得集群稳健的标准错误。不幸的是，miceadds::lm.cluster 不允许“mids”类对象。

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中的函数适用于常规数据帧lm.cluster。文档miceadds中给出了一个应用程序将估算数据相乘的示例。

下面给出的是适合您问题的版本。我使用第一个变量作为集群指标，因为您的示例没有。

library(mice)
library(miceadds)

id <- c(1,0,0,1,1,1,1,0)
y <- c(26,34,55,15,31,47,97,12)
x <- c(2,NA,0,NA,3,7,7,5)

dat <- data.frame(id,y,x)

imp <- mice(dat, m=5, maxit=5, method='pmm', seed=500)
implist <- lapply(1:5, function(i) complete(imp,i))

mod <- lapply( implist, function(i){
  lm.cluster( i, formula=y~x, cluster=i$id )
})
# extract parameters and covariance matrices
betas <- lapply(mod, coef)
vars <- lapply(mod, vcov)
# pool
summary(pool_mi( qhat=betas, u=vars ))
于 2017-05-19T15:40:49.163 回答