R mice包返回NA'的标量函数；s

我使用R中的mice软件包估算了一个数据。数据集包含一个因子变量，因子水平为n。我想计算每个因素的比例，并返回计算插补值的标准误差。下面是一个示例代码

data(nhanes)

nhanes$hyp <- as.factor(nhanes$hyp)

imp <- mice(nhanes,method=c("polyreg","pmm","logreg","pmm"), seed = 23109)

m <- imp$m

Q <- rep(NA, m)

U <- rep(NA, m)

for (i in 1:m) {
  Q[i] <- mean(complete(imp, i)$hyp)
  U[i] <- var(complete(imp, i)$hyp) / nrow(nhanes) # (standard error of   estimate)^2
}

pool.scalar(Q, U, method = "rubin") # Rubin 1987

如何修改代码，使其为pool.scalar返回的所有组件提供值

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谢谢

两件事：首先，请澄清你所说的“每个因素与标准误差的比例”是什么意思。你想要二分法变量的平均值，还是应该扩展到多相合因素？其次，您的代码会产生一些错误和警告。最重要的是，

mean

和

var

对因子没有用处。对于二分法（！）因子的平均值，请在循环中的

Q

和

U

的定义中尝试

as.numeric（complete（imp，i）$hyp）-1

。是的，我同意。均值和var是连续型变量。我从手册中得到了代码，我不知道如何更改它。我所说的比例是指每个因素的百分比。例如，变量1表示性别。男性和女性。我想计算男性和女性的比例以及他们的标准误差。如果是针对性别（男性，女性）等二分法因素，那么使用

as.numeric（complete（imp，I）$hyp）-1

而不是

complete（imp，I）$hyp

。这将在聚合之前将因子转换为数字数据类型，从而避免错误和

NA

s。对于因子>2如何？若要获得因子中每一级别>2级别的比例，可以分别参考每一级别。例如，要获得

hyp==1

的病例比例，可以在

complete（imp，i）$hyp==1

的基础上计算

Q

和

U

（这又是两分法）。

> pool.scalar(Q, U, method = "rubin") # Rubin 1987
$m
[1] 5

$qhat
[1] NA NA NA NA NA

$u
[1] 0.006666667 0.009066667 0.008400000 0.009066667 0.006666667

$qbar
[1] NA

$ubar
[1] 0.007973333

$b
[1] NA

$t
[1] NA

$r
[1] NA

$df
[1] NA

$fmi
[1] NA

$lambda
[1] NA