哪個MICE推測數據集用於後續分析？

Question

我不確定是否需要爲此提供可重現的輸出，因爲這是更常見的問題。無論如何，在運行鼠標包後，它會返回多個推測數據集的m。我們可以使用complete()函數來提取數據。

但是，我很困惑，哪個數據集應該用於我的成功分析（描述性估計，模型構建等）。

問題： 1.我是否需要提取特定數據集，例如complete(imp,1)？或者我應該使用整個估算數據集，例如complete(imp, "long", inc = TRUE)？

1. 如果是後者complete(imp, "long", inc = TRUE)，我該如何計算一些描述如平均值，比例等？例如，我將使用SPSS分析長數據。我應該根據m估算的數據集數來拆分數據，然後手動查找平均值？那應該怎麼辦？

感謝您的幫助。

Answer 1

您應該分別對每個m估算數據集運行統計分析，然後將結果彙總在一起。這使您可以考慮插補程序引入的額外不確定性。 MICE具有此功能內置例如，如果你想要做你會做這樣一個簡單的線性模型：

fit <- with(imp, lm(y ~ x1 + x2)) 
est <- pool(fit) 
summary(est) 

退房?pool和?mira

Answer 2

多重插補由以下三個步驟：

1. Imputation 
2. Analysis 
3. Pooling 

在第一步驟中，生成m數插補數據集的，在第二步驟中的數據分析，如迴歸被單獨應用到每個數據集。最後，在第三步中，分析結果彙集成最終結果。針對不同的參數實現了各種池化技術。 這是一個很好的鏈接，詳細描述了池 - mice Vignettes