r- MICE 包从 lm 获得标准化测试版

Question

我有一个缺失值的数据集。我使用 mouse 包进行估算，并使用 lm 和 pool 运行我的线性模型以获得结果。我只得到非标准化的 beta 权重。有没有办法获得标准化的 beta 权重？

Answer 1

有两种方法可以做到这一点（据我所知），可以有很多：

1) 第一种方法：

您需要先扩展数据，因此假设您先估算数据，然后您可以执行以下操作： 玩具示例：

mtcars1 <- mtcars[,c("mpg", "disp", "hp", "wt", "qsec", "drat")]
mtcars_scaled <- data.frame(sapply(mtcars1, scale), stringsAsFactors=F) ##scaling for standardization,
model_fit_st <- lm(mpg ~ disp + wt + drat, data=mtcars_scaled)

这里的 model_fit_st 是您的标准化结果，但它确实具有截距（这有点奇怪，原因是我们使用 lm 提供它，它会生成截距），但是如果您将它与 QuantPsyc::lm.beta 函数进行比较系数值将匹配。

2) 第二种方法：

这里QuantPsyc::lm.beta 可以在您安装 QuantPsyc 包后使用，该包用于生成如下所示的标准化测试版。

QuantPsyc::lm.beta(lm(mpg ~ disp + wt + drat, data=mtcars))

除了截距（在标准化的 beta 中没有截距的感觉）之外，两个结果（通过缩放和 quantpsyc 结果）都在这里匹配。