Я пытаюсь ввести данные в набор данных с помощью продольного дизайна. Существует два предсказателя (экспериментальная группа и время) и одна переменная результата (оценка). Переменная кластеризации - это id.
Вот данные игрушки
set.seed(345)
A0 <- rnorm(4,2,.5)
B0 <- rnorm(4,2+3,.5)
A1 <- rnorm(4,6,.5)
B1 <- rnorm(4,6+2,.5)
A2 <- rnorm(4,10,.5)
B2 <- rnorm(4,10+1,.5)
A3 <- rnorm(4,14,.5)
B3 <- rnorm(4,14+0,.5)
score <- c(A0,B0,A1,B1,A2,B2,A3,B3)
id <- rep(1:8,times = 4, length = 32)
time <- rep(0:3, each = 8, length = 32)
group <- rep(c("A","B"), times =2, each = 4, length = 32)
df <- data.frame(id = id, group = group, time = time, score = score)
# plots
(ggplot(df, aes(x = time, y = score, group = group)) +
stat_summary(fun.y = "mean", geom = "line", aes(linetype = group)) +
stat_summary(fun.y = "mean", geom = "point", aes(shape = group), size = 3) +
coord_cartesian(ylim = c(0,18)))
# now place some NAs
df[sample(1:nrow(df), 10, replace = F),"score"] <- NA
df
Если я правильно понимаю этот пост, в матрице предсказателя я должен указать переменную кластеризации id
с -2
и двумя фиксированными предсказателями time
и group
с a 1
. Таким образом
library(mice)
(ini <- mice(df, maxit=0))
(pred <- ini$predictorMatrix)
(pred["score",] <- c(-2, 1, 1, 0))
(imp <- mice(df,
method = c("", "", "", "2l.pan"),
pred = pred,
maxit = 1,
seed = 71152))
Что я хотел бы знать:
- Это продольная случайная перехватывающая модель вменения? Указание переменной id в качестве
-2
обозначает ее как переменную класса, но в этот праймер для мыши, это говорит о том, что для многоуровневых моделей вы должны создать переменная всех1
в кадре данных как константа, которая затем определяется как случайный перехват через2
в матрице предсказателя. Однако (i) это основано на функции2l.norm
, а не на функции2l.pan
, поэтому я не уверен, где я здесь. Не требует ли функция2l.pan
этот столбец или спецификация случайных эффектов? - Можно ли указать модель продольных случайных склонов, и если да, то как?