R-鼠标-添加一列，该列与插补值相加
我有一个丢失数据的数据库。我需要输入数据（我使用鼠标），然后基于原始列创建新列（使用输入的数据）。我需要对这些新专栏进行统计分析 具体来说，我的参与者使用7分的利克特量表填写了几份问卷。有些人没有回答所有的问题。那么，我需要估算价值 1-对列中的值求和，并可访问此新值进行统计分析 2-根据此总和，将参与者分为“轻度、中度、重度”，并将其用于统计分析 我是根据这个答案来做的： 这是我的代码（使用R）：R-鼠标-添加一列，该列与插补值相加,r,dataframe,statistics,r-mice,R,Dataframe,Statistics,R Mice,我有一个丢失数据的数据库。我需要输入数据（我使用鼠标），然后基于原始列创建新列（使用输入的数据）。我需要对这些新专栏进行统计分析 具体来说，我的参与者使用7分的利克特量表填写了几份问卷。有些人没有回答所有的问题。那么，我需要估算价值 1-对列中的值求和，并可访问此新值进行统计分析 2-根据此总和，将参与者分为“轻度、中度、重度”，并将其用于统计分析 我是根据这个答案来做的： 这是我的代码（使用R）： 这是经过user20650指出的更正后没有bug的代码 # Create a samp
这是经过user20650指出的更正后没有bug的代码
# 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$meth
meth1["EE"] <- "~I(EE1+EE2+EE3+EE4+EE5+EE6+EE7+EE8+EE9)"
pred1 <- ini$pred
# change the predictor matrix so only bdd$EE1-9 predicts EE (necessary?)
pred1[ "EE", ] <- 0
pred1[ "EE", c("EE1", "EE2", "EE3", "EE4", "EE5", "EE6", "EE7", "EE8", "EE9")] <- 1
# change the predictor matrix so that EE isnt used to predict
pred1[ , "EE" ] <- 0
# Imputations
imput <- mice(bdd, seed=1, pred = pred1, meth = meth1, m=1, print = FALSE)
#创建一个示例bdd
bdd=data.frame(
性别=c（“M”、“F”、“M”、“M”、“M”、“F”），
选择=c（1,2，NA，1,1,1），
gardes=c（0,0,0,5,7，NA），
EE1=c（3,4,1，NA，3,0），
EE2=c（2,5,1,3,3,0），
EE3=c（3，NA，1,5,3,0），
EE4=c（3,6,1,2,3,0），
EE5=c（1,4,1,2,3,5），
EE6=c（3,1,1,3,3,4），
EE7=c（5,0,1,5,3,5），
EE8=c（2,6,1,1,3,3），
EE9=c（3,4,1,6,3,4）
)
#创建附加变量-此变量将缺少值
bdd$EE您好，欢迎来到SO，您是否可以添加一些缺少值的示例数据？也许只有几行bdd
？在没有测试数据的情况下很难消除bug代码谢谢Nate-我马上就要这么做：）简单看一下，不要在插补边界调用中使用数据框，即更改“~I（bdd$EE1+bdd$EE2…
到”~I（EE1+EE2…
非常感谢用户20650！！是的，这是我的错误！我花了很多时间试图找出它，但没有看到这一点。请注意，我不能100%确定更改预测矩阵的代码是否正确。如果您希望使用此代码，请先仔细检查一下。谢谢！
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
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
# 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$meth
meth1["EE"] <- "~I(EE1+EE2+EE3+EE4+EE5+EE6+EE7+EE8+EE9)"
pred1 <- ini$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)