作为R初学者,我发现很难弄清楚如何计算多重估算数据的描述性统计数据(比运行一些其他基本分析更重要,例如关联和回归) .
这些类型的问题以道歉(Descriptive statistics (Means, StdDevs) using multiply imputed data: R)开头,但尚未得到回答(https://stats.stackexchange.com/questions/296193/pooling-basic-descriptives-from-several-multiply-imputed-datasets-using-mice)或很快被投下 .
以下是对mouseadds函数(https://www.rdocumentation.org/packages/miceadds/versions/2.10-14/topics/stats0)的描述,我发现很难跟踪以mids格式存储的数据 .
我已经使用摘要(完整(imp))获得了一些输出,例如均值,中位数,最小值,最大值,但是我想知道如何获得额外的汇总输出(例如,偏斜/峰度,标准偏差,方差) .
从上面的上一张海报中借来的插图:
> imp <- mice(nhanes, seed = 23109)
iter imp variable
1 1 bmi hyp chl
1 2 bmi hyp chl
1 3 bmi hyp chl
1 4 bmi hyp chl
1 5 bmi hyp chl
2 1 bmi hyp chl
2 2 bmi hyp chl
2 3 bmi hyp chl
> summary(complete(imp))
age bmi hyp chl
1:12 Min. :20.40 1:18 Min. :113
2: 7 1st Qu.:24.90 2: 7 1st Qu.:186
3: 6 Median :27.40 Median :199
Mean :27.37 Mean :194
3rd Qu.:30.10 3rd Qu.:218
Max. :35.30 Max. :284
有人会花时间来说明如何使用mids对象获取基本描述吗?
1 回答
以下是您可以采取的一些步骤,以便更好地了解每个步骤后R对象发生的情况 . 我还建议你看看这个教程:https://gerkovink.github.io/miceVignettes/