MICE 2l.pan multilevel multiple imputation error: missing values in pred not allowed

Question

我在 R 中使用 MICE 对多级数据执行多重插补。

在只有连续数据需要插补的情况下，我成功地使用了 2l.lmer。然而，当我尝试估算分类数据时出现问题，即 2 级数据。

（第 1 级：重复测量（在受试者内）或受试者（在类内） 2 级： time-constant/baseline 协变量，受试者之间的影响，组水平上的变量）

我正在尝试将 2l.pan 与 2lonly.norm 或 2lonly.mean 结合使用，但是我收到一条错误消息 "missing values in pred not allowed"。

我确定这很简单。

请参阅下面的可重现示例。

非常感谢。

library("mice")
library("pan")

#Not multilevel to illustrate need

set.seed(100)
patid <- rep(1:3, each = 5)
day <- rep(1:5, times = 3)
crp <- c(68, 78, 93, NA, 143, 5,7,9,13,NA, 97, NA, 56, 52, 34)
sex <- rep(c("M", "F", "M"), each = 5)
sex[3] <- NA
alb <- c(23, NA, 22, 21, 20, 33, 32, 32, NA, 30, 19, 20, NA, 22, 24)

raw_data.df <- data.frame(patid, sex, day, crp, alb)

data_mice.df <- mice(raw_data.df, m = 5, maxit = 5)
complete(data_mice.df)


#pt4's crp not well predicted, and pt1 allocated wrong sex, so try multilevel

##multilevel

pred <- data_mice.df$predictorMatrix

pred[,"patid"] <- -2 #identify class variable
pred[,"day"] <- 0 #don't use time
pred


multilevel_mice <- mice(raw_data.df, method = c("","2lonly.norm","","2l.pan","2l.pan"), predictorMatrix = pred, maxit = 5)```


Error message:
iter imp variable
  1   1  sex  crpError in pan::pan(y1, subj, pred, xcol, zcol, prior, seed = s1, iter = paniter) : 
  missing values in pred not allowed

Answer 1

手头有两个问题：

2lonly.norm() 方法适用于数字变量，并不能很好地处理因子变量。这里的问题是 sex 被估算 NA，这会在估算 crp 时导致进一步的问题，这需要一组完整的预测变量。
因为我们知道 sex 在 patid 内不会改变，更合适的方法是 2lonly.mean。但是，直到现在 2lonly.mean 也不适用于二级因素。

mice 3.6.4 在 https://github.com/stefvanbuuren/mice 扩展 mice.impute.2lonly.mean() 到因素。安装此版本后，您应该可以运行

multilevel_mice <- mice(raw_data.df, method = c("","2lonly.mean","","2l.pan","2l.pan"), predictorMatrix = pred, maxit = 5)

希望这对您有所帮助。

MICE 2l.pan multilevel multiple imputation error: missing values in pred not allowed

MICE 2l.pan multilevel multiple imputation error: missing values in pred not allowed

r

r-mice

imputation