Вменение мышам - постобработка R

Я использую пакет mice для вменения данных, и я читал о постобработке для ограничения вмененных значений. В моем наборе данных есть данные для того же числа и категории. Я хочу вменять все недостающие значения этих данных, но вменять их в правильную серию. Я нашел похожие подходы в документации по мышам, но они дают только один диапазон, а не много.

Есть идеи по этому поводу у мышей в R?


r imputation r-mice post-processing
person Alexia S    schedule 25.09.2019    source источник
comment
Избегайте серьезных изменений в публикации.   -  person zx8754    schedule 15.10.2019

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

Вот воспроизводимый пример того, чего вы пытаетесь достичь. Вы можете использовать несколько строк кода в post['ageint'], чтобы условно сжать целое число возраста от возрастной категории. Это основано на документации, найденной здесь

require(tidyverse)
require(mice)

set.seed(315)

getAge <- function(range){
  minAge <- str_extract(range,'[0-9]+')
  maxAge <- str_extract(range,'[0-9]+$')
  sample(minAge:maxAge,1)
}

dat <- nhanes2 %>%
  mutate(ageint = map_int(age,~if_else(sample(c(TRUE,FALSE),1),getAge(.x),as.integer(NA))))

init <- mice(dat,m=1,maxit=1, print = FALSE)

post <- init$post

post["ageint"] <- "
                  imp[[j]][data$age[!r[, j]] == '20-39', i] <- squeeze(imp[[j]][data$age[!r[, j]] == '20-39', i], c(20, 39))
                  imp[[j]][data$age[!r[, j]] == '40-59', i] <- squeeze(imp[[j]][data$age[!r[, j]] == '40-59', i], c(40, 59))
                  imp[[j]][data$age[!r[, j]] == '60-99', i] <- squeeze(imp[[j]][data$age[!r[, j]] == '60-99', i], c(60, 99))
"

Для иллюстрации я построил условное исчисление без постобработки и с постобработкой. Вы можете увидеть, что происходит:

imp1 <- mice(dat,seed = 314, print = FALSE)
imp2 <- mice(dat,post=post,seed = 314, print = FALSE)



mice::complete(imp1, action = 'long') %>% mutate(method = 'default') %>%
  bind_rows(mice::complete(imp2,action = 'long') %>% mutate(method = 'with post')) %>%
  ggplot(aes(x = age, y = ageint, color = factor(.imp))) +
  geom_jitter() +
  scale_y_continuous(limits = c(0,100)) +
  facet_grid(~method)

введите описание изображения здесь

person Wietze314    schedule 26.09.2019
comment
Проблема с категориальным значением в том, что вы не можете squeeze его. Вы можете изменить все условно исчисленные Caucasian и Black на другую категорию по умолчанию, но это вам не поможет. - person Wietze314; 28.09.2019