R中MICE包的被动插补语法答案

【问题标题】：passive imputation syntax for MICE package in RR中MICE包的被动插补语法
【发布时间】：2021-11-23 21:06:59
【问题描述】：

假设我们有一个数字变量age，它有时会丢失。在使用它来预测其他变量时，我们希望允许非线性，因此我们创建了age_factor。我们应该被动地估算age_factor： https://www.gerkovink.com/miceVignettes/Passive_Post_processing/Passive_imputation_post_processing.html

但是语法如何工作？比如：

method["age_factor"] <- "~ 18_34 if age <= 34,
                           35_49 if age <= 49... "

谢谢！

【问题讨论】：

标签： r missing-data imputation r-mice

【解决方案1】：

使用接近你所写的语法：

method["age_factor"] <- "~ ifelse(is.na(age), NA,  
   ifelse(age < 20, 'under 20', 
   ifelse(age < 25, '20 to 24', 
   ifelse(age < 35, '25 to 34',
   '35 and over'))))"

NB 我在可能的结果中包含了 NA，因为插补有时会返回 NA。（另外，您需要将因子级别名称括在单引号中，因为整个表达式都用双引号括起来，否则 R 会认为您的 age_factor 代码过早结束。）

但是——在这种情况下，我会避免使用 ifelse()，而是更喜欢 cutr::smart_cut() 的简单性和对难以发现的语义错误的抵抗力：

require(cutr)
cuts <- c(-Inf, 20, 25, 35, Inf)
imp$age_factor <- with(imp, smart_cut(age, cuts, 
    labels = c('under 20', '20 to 24', '25 to 34', '35 and over'), output = "factor"))

NB 参数 output = "factor" 会给你一个无序的因子；您可以将其设置为其他值，例如有序因子、整数等

输入愉快！ :-)

【讨论】：

【解决方案2】：

为什么你不能那样做：

age_factor <- function(x){
     if (x <= 34) {
         y <- "18_34"
     } else {
         y <- "35_49"
     }
return(y)    
}

age_factor(32)
[1] "18_34"

【讨论】：

但是如何在mice() 中传递给method 呢？
@Shira 我帮不了你，但是......看那里：researchgate.net/post/… 你也可以在这里找到 van Buuren 教授，在 StackOverflow 或通过电子邮件与他联系。我希望，他能给你一个答案。