我有一个缺少数据的数据库。我需要估算数据(我使用的是小鼠),然后根据原始列创建新列(使用估算数据)。我需要用这些新列进行统计分析。
具体来说,我的参与者使用 7 点李克特量表填写了几份调查问卷。有些人没有回答所有问题。然后我需要估算值
1- 对列中的值求和,并可以访问这个新值进行统计分析
2-根据这个总和,将参与者分为“轻度、中度、重度”,并将其用于统计分析。
我已经根据这个 stackoverflow 答案尝试做的事情:对 R 的 MICE 中的每个估算数据集执行操作 https://stackoverflow.com/questions/26667162/perform-operation-on-each-imputed-dataset-in-rs-mice
这是我的代码(使用 R):
# Create a sample bdd
bdd=data.frame(
gender=c("M","F","M", "M", "M", "F"),
choice=c(1,2,NA,1,1,1),
gardes=c(0,0,0,5,7,NA),
EE1=c(3,4,1,NA,3,0),
EE2=c(2,5,1,3,3,0),
EE3=c(3,NA,1,5,3,0),
EE4=c(3,6,1,2,3,0),
EE5=c(1,4,1,2,3,5),
EE6=c(3,1,1,3,3,4),
EE7=c(5,0,1,5,3,5),
EE8=c(2,6,1,1,3,3),
EE9=c(3,4,1,6,3,4)
)
# Create the additional variable - this will have missing values
bdd$EE <- bdd$EE1+bdd$EE2+bdd$EE3+bdd$EE4+bdd$EE5+bdd$EE6+bdd$EE7+bdd$EE8+bdd$EE9
# create ini to get access to meth and pred
ini <- mice(bdd, max = 0, print = FALSE)
# Change the method of imputation for EE, so that it always equals bdd$EE1+...+bdd$EE9
meth1 <- ini$meth
meth1["EE"] <- "~I(bdd$EE1+bdd$EE2+bdd$EE3+bdd$EE4+bdd$EE5+bdd$EE6+bdd$EE7+bdd$EE8+bdd$EE9)"
pred1 <- ini$pred
# change the predictor matrix so only bdd$EE1-9 predicts EE (necessary?)
pred1[ "EE", ] <- 0
pred1[ "EE", c("EE1", "EE2", "EE3", "EE4", "EE5", "EE6", "EE7", "EE8", "EE9")] <- 1
# change the predictor matrix so that EE isnt used to predict
pred1[ , "EE" ] <- 0
# Imputations
imput <- mice(bdd, seed=1, pred = pred1, meth = meth1, m=1, print = FALSE)
请注意,这不起作用。还有其他方法可以优雅地做到这一点吗? TIA 的任何建议!
编辑添加:这是我尝试运行此代码时收到的错误消息:
Warning messages:
1: In `[<-.data.frame`(`*tmp*`, , i, value = list(`1` = c(20L, 14L, :
replacement element 1 has 456 rows to replace 2 rows
2: In `[<-.data.frame`(`*tmp*`, , i, value = list(`1` = c(20L, 14L, :
replacement element 1 has 456 rows to replace 2 rows
3: In `[<-.data.frame`(`*tmp*`, , i, value = list(`1` = c(20L, 14L, :
replacement element 1 has 456 rows to replace 2 rows
4: In `[<-.data.frame`(`*tmp*`, , i, value = list(`1` = c(20L, 14L, :
replacement element 1 has 456 rows to replace 2 rows
5: In `[<-.data.frame`(`*tmp*`, , i, value = list(`1` = c(20L, 14L, :
replacement element 1 has 456 rows to replace 2 rows
这是我为这个问题创建的 bdd:
gender choice gardes EE1 EE2 E3 EE4 EE5 EE6 E7 EE8 EE9
1 M 1 0 3 2 3 3 1 3 5 2 3
2 F 2 0 4 5 NA 6 4 1 0 6 4
3 M NA 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1
4 M 1 5 NA 3 5 2 2 3 5 1 6
5 M 1 7 3 3 3 3 3 3 3 3 3
6 F 1 NA 0 0 0 0 5 4 5 3 4