RICEのMICEで多重代入されたデータの後の不一致テーブル

Question

MICEパッケージでRに代入された後、不測の事態のテーブルを生成したい。フィットはリスト内のテーブルを示しますが、それらがpool()の場合、次のエラーがスローされます。Error in pool(fit) : Object has no coef() method.何が間違っていますか？

この基本的な例では、エラーを再現：

library("mice") 

imp <- mice(nhanes) 
fit <- with(imp, table(bmi, hyp)) 
est <- pool(fit) 

Answer 1

機能mice::pool(object)単純計算推計し、それが推定値は、多くの場合、抽出されたという事実に依存していたため、「ルービンのルール」を使用して、スカラー推定値]のための標準誤差coef(object)を使用し、これらの見積もりの​​標準誤差は、通常、vcov(object)の対角線で使用できます。 lmのようなクラスのオブジェクトと共に使用されることが意図されており、coefとvcovメソッドがきちんと定義されています。

あなたの例では、Rubinのルールは適用されません。コンティンジェンシーテーブルのエントリの「見積もり」と「標準エラー」は何ですか？このため、poolは、fitから係数を抽出するための方法が存在しないと訴えています。

だからあなたの「推定値は、」単に「平均」の分割表であると考えられる場合は、この試してみてください。

を

library("mice") 

imp <- mice(nhanes) 
fit <- with(imp, table(bmi, hyp)) 
est <- pool(fit) 

# dimensions 
nl <- length(fit$analyses) 
nr <- nrow(fit$analyses[[1]]) 
nc <- ncol(fit$analyses[[1]]) 

# names 
rnames <- rownames(fit$analyses[[1]]) 
cnames <- colnames(fit$analyses[[1]]) 

# cast list to array 
fit.arr <- array(unlist(fit$analyses), dim=c(nr,nc,nl), 
       dimnames=list(rnames,cnames)) 

# get "mean" contingency table 
apply(fit.arr, 1:2, mean) 

#  1 2 
# 20.4 1.8 0.0 
# 21.7 1.4 0.0 
# 22 1.4 0.2 
# 22.5 1.8 0.4 
# 22.7 1.2 0.4 
# 24.9 1.2 0.0 
# 25.5 1.0 1.6 
# 26.3 0.0 1.0 
# 27.2 0.4 1.0 
# 27.4 1.4 0.4 
# 27.5 1.6 0.2 
# 28.7 0.0 1.0 
# 29.6 1.0 0.2 
# 30.1 1.8 0.2 
# 33.2 1.0 0.0 
# 35.3 1.2 0.2 

「平均」のテーブルは、任意の使用であるかどうかにかかわらず、しかし、おそらく議論の余地があります。