R 由gpoup分隔的多重插补

在我的数据示例中

    data=structure(list(groupvar = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 
2L, 1L), v1 = c(27L, 52L, 92L, 86L, NA, 19L, 94L, NA, 26L, 94L, 
NA, 58L, 96L, 74L, 8L, 66L, 65L, 41L, 70L, 21L, 64L, 40L, 17L, 
7L, NA, 14L, 63L), v2 = c(59L, 91L, 45L, 40L, 56L, 17L, 72L, 
78L, 19L, 62L, 87L, NA, 79L, 62L, 40L, 67L, 93L, 1L, 64L, 22L, 
NA, 98L, 44L, 85L, 67L, 88L, 92L), v3 = c(97L, 15L, 27L, 55L, 
86L, 66L, NA, 61L, 27L, 47L, 93L, 68L, 72L, 4L, 35L, 69L, 65L, 
NA, 83L, 60L, 42L, NA, 90L, 81L, NA, 27L, 60L)), .Names = c("groupvar", 
"v1", "v2", "v3"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -27L
))

有groupvar（1组和第二组）。我有很多变量，但这里只有三个。 这些变量中有许多缺失值。 我如何对每个变量（变量的类型可以是数值型、整数型等）执行多重插补，但对每组分别使用

鼠标

编辑

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simple imp将“groupvar”作为一个因素分组

data <- structure(list(groupvar = as.factor(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
                                    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 
                                    2L, 1L)), 
                       v1 = c(27L, 52L, 92L, 86L, NA, 19L, 94L, NA, 26L, 94L, 
                              NA, 58L, 96L, 74L, 8L, 66L, 65L, 41L, 70L, 21L, 64L, 40L, 17L, 
                              7L, NA, 14L, 63L), 
                       v2 = c(59L, 91L, 45L, 40L, 56L, 17L, 72L, 
                              78L, 19L, 62L, 87L, NA, 79L, 62L, 40L, 67L, 93L, 1L, 64L, 22L, 
                              NA, 98L, 44L, 85L, 67L, 88L, 92L), 
                       v3 = c(97L, 15L, 27L, 55L, 
                              86L, 66L, NA, 61L, 27L, 47L, 93L, 68L, 72L, 4L, 35L, 69L, 65L, 
                              NA, 83L, 60L, 42L, NA, 90L, 81L, NA, 27L, 60L)),
                  .Names = c("groupvar", 
                             "v1", "v2", "v3"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -27L
                             ))

数据将“groupvar”作为一个因素分组

data <- structure(list(groupvar = as.factor(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
                                    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 
                                    2L, 1L)), 
                       v1 = c(27L, 52L, 92L, 86L, NA, 19L, 94L, NA, 26L, 94L, 
                              NA, 58L, 96L, 74L, 8L, 66L, 65L, 41L, 70L, 21L, 64L, 40L, 17L, 
                              7L, NA, 14L, 63L), 
                       v2 = c(59L, 91L, 45L, 40L, 56L, 17L, 72L, 
                              78L, 19L, 62L, 87L, NA, 79L, 62L, 40L, 67L, 93L, 1L, 64L, 22L, 
                              NA, 98L, 44L, 85L, 67L, 88L, 92L), 
                       v3 = c(97L, 15L, 27L, 55L, 
                              86L, 66L, NA, 61L, 27L, 47L, 93L, 68L, 72L, 4L, 35L, 69L, 65L, 
                              NA, 83L, 60L, 42L, NA, 90L, 81L, NA, 27L, 60L)),
                  .Names = c("groupvar", 
                             "v1", "v2", "v3"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -27L
                             ))

数据我们可以看到您的尝试以及预期的输出吗？@Sotos，我编辑了帖子，请检查我们可以看到您的尝试以及预期的输出吗？@Sotos，我编辑了帖子，请检查一下谢谢您的农学家，但是，如何做，插补是分别针对每组的1和2。因为现在我看到它一次为所有组执行。可以拆分吗？如果不是2个组，而是100个组，我怎么可以。我不会写1000个字符串。你明白我的意思吗？最好的方法是使用plyr软件包的拆分-应用-合并方法。使用as.character（）函数将数字转换为字符串。您可以使用数字，但数字可能会被视为索引。因此，如果“2”位于位置3，则组号可能没有意义。关于拆分-应用-组合的教程很多。谢谢农学家，但是，怎么做呢，插补是分别针对每组的1和2。因为现在我看到它一次为所有组执行。可以拆分吗？如果不是2个组，而是100个组，我怎么可以。我不会写1000个字符串。你明白我的意思吗？最好的方法是使用plyr软件包的拆分-应用-合并方法。使用as.character（）函数将数字转换为字符串。您可以使用数字，但数字可能会被视为索引。因此，如果“2”位于位置3，则组号可能没有意义。split-apply-combine上有很多教程。
library(mice)
imp <- mice(data)
complete(imp)

   groupvar v1 v2 v3
1         1 27 59 97
2         1 52 91 15
3         1 92 45 27
4         1 86 40 55
5         1 21 56 86
6         1 19 17 66
7         1 94 72  4
8         1 66 78 61
9         1 26 19 27
10        2 94 62 47
11        2  8 87 93
12        2 58 72 68
13        2 96 79 72
14        2 74 62  4
15        2  8 40 35
16        2 66 67 69
17        2 65 93 65
18        2 41  1 47
19        2 70 64 83
20        2 21 22 60
21        2 64 62 42
22        1 40 98 27
23        1 17 44 90
24        2  7 85 81
25        1 63 67 55
26        2 14 88 27
27        1 63 92 60