【问题标题】:MICE: Paired sample t-test and cohen's d estimation using imputed datasets?MICE:使用插补数据集的配对样本 t 检验和 cohen 的 d 估计?
【发布时间】:2022-11-11 01:34:21
【问题描述】:

我使用 MICE 包创建了 12 个估算样本,并希望使用估算数据集运行配对样本 t 检验和 cohen d 计算,但我不确定如何执行此操作。我的最终目标是比较来自完整案例分析和调整(通过 MICE)的参数估计、t 检验结果和效应大小估计以比较这些,但是虽然我对参数估计没有问题,但我无法弄清楚 t-测试和科恩的 d.

我对如何处理这个问题以及如何在线搜索和在鼠标包文档中进行搜索感到有些困惑,但并没有取得太大进展。我确实从 MKmisc 包中找到了 mi.t.test,但这似乎是针对使用 Amelia 而不是 MICE 估算的数据集,我不太明白。请问有人有什么建议或资源吗?

到目前为止,我有:

  1. 识别的辅助变量
  2. 已创建预测矩阵
  3. 估算缺失数据 m 次
  4. 使用 with() 拟合和汇总线性模型的估计值,使用 summary() 进行参数估计

    是否有一种方法可以创建可用于其他分析的估算数据集的对象,或者我是否以错误的方式看待这个?

【问题讨论】:

  • 我认为MKmisc 包可以做到这一点。见this issue

标签: r r-mice t-test


【解决方案1】:

我第一次使用多重插补进行研究,但也许我可以通过传递我收到的提示来帮助你。

  • 对每个插补数据集执行 t 检验
  • 使用 Mice pool.scalar 函数。您可以在线查找文档。对于 Q 填写平均差,对于 U 填写标准误差差。
  • 那么您的合并 t 值为:qbar / sqrt(t) 您可以在 pool.scalar 的输出中找到 qbar 和 t 的值
  • 您的合并 p 值为:2 * (1 - pt(abs(statistic), pmax(DF, 0.001)))

希望这可以帮助!

【讨论】:

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