将嵌套小鼠模型与交互项进行比较

【问题标题】：Comparing nested mice models with interaction terms将嵌套小鼠模型与交互项进行比较
【发布时间】：2015-04-21 15:22:12
【问题描述】：

R 的mice 包含一个函数pool.compare，用于比较适合估算对象的嵌套模型。如果我尝试包含交互术语：

library(mice)
imput = mice(nhanes2)
mi1 <- with(data=imput, expr=lm(bmi~age*hyp))
mi0 <- with(data=imput, expr=lm(bmi~age+hyp))
pc  <- pool.compare(mi1, mi0, method="Wald")

然后它返回以下错误：

Error in pool(fit1) : 
  Different number of parameters: coef(fit): 6, vcov(fit): 5

听起来方差-协方差矩阵不包含交互项作为其自己的变量。解决这个问题的最佳方法是什么？

【问题讨论】：

标签： r r-mice

【解决方案1】：

问题似乎是您的某些参数在您的某些估算数据集中无法估计。当我运行代码时，我看到了

( fit1<-mi1$analyses[[1]] )
# lm(formula = bmi ~ age * hyp)
# 
# Coefficients:
# (Intercept)         age2         age3         hyp2    age2:hyp2  
#      28.425       -5.425       -3.758        1.200        3.300  
#   age3:hyp2  
#          NA

在这组中，无法估计age3*hyp2（可能是因为在这组中没有观察到）。

这会导致 coef(fit1) 和 vcov(fit1) 的差异，因为无法估计该术语的协方差。

在这种情况下要做什么更多的是统计问题而不是编程问题。如果您不确定什么适合您的数据，我建议您通过Cross Validated 咨询统计学家。

【讨论】：

有道理。谢谢。