小鼠插补 - post 处理 R

Question

我正在使用 mice 包来估算数据，并且我已阅读有关 post 处理以限制估算值的内容。在我的数据集中，我有与数字和类别相同的数据。我想估算这些数据的所有缺失值，但将它们估算在正确的分类中。我在 mice 文档中发现了类似的方法，但它们只给出了一个范围而不是很多。

对 R 中的小鼠有任何想法吗？

Answer 1

这是您要实现的目标的可重现示例。您可以在 post['ageint'] 中使用多行代码来根据年龄类别有条件地压缩年龄整数。这是基于找到的文档 here

require(tidyverse)
require(mice)

set.seed(315)

getAge <- function(range){
  minAge <- str_extract(range,'[0-9]+')
  maxAge <- str_extract(range,'[0-9]+$')
  sample(minAge:maxAge,1)
}

dat <- nhanes2 %>%
  mutate(ageint = map_int(age,~if_else(sample(c(TRUE,FALSE),1),getAge(.x),as.integer(NA))))

init <- mice(dat,m=1,maxit=1, print = FALSE)

post <- init$post

post["ageint"] <- "
                  imp[[j]][data$age[!r[, j]] == '20-39', i] <- squeeze(imp[[j]][data$age[!r[, j]] == '20-39', i], c(20, 39))
                  imp[[j]][data$age[!r[, j]] == '40-59', i] <- squeeze(imp[[j]][data$age[!r[, j]] == '40-59', i], c(40, 59))
                  imp[[j]][data$age[!r[, j]] == '60-99', i] <- squeeze(imp[[j]][data$age[!r[, j]] == '60-99', i], c(60, 99))
"

为了说明，我绘制了没有 post 处理和 post 处理的插补。你可以看看会发生什么：

imp1 <- mice(dat,seed = 314, print = FALSE)
imp2 <- mice(dat,post=post,seed = 314, print = FALSE)



mice::complete(imp1, action = 'long') %>% mutate(method = 'default') %>%
  bind_rows(mice::complete(imp2,action = 'long') %>% mutate(method = 'with post')) %>%
  ggplot(aes(x = age, y = ageint, color = factor(.imp))) +
  geom_jitter() +
  scale_y_continuous(limits = c(0,100)) +
  facet_grid(~method)

小鼠插补 - post 处理 R

Imputation in mice - post processing R

r

imputation

r-mice

post-processing