R中的Amelia归因排除未收到项目的参与者
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了R中的Amelia归因排除未收到项目的参与者相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
第一次发布,希望有所帮助。
[我正在尝试使用amelia来通过单个期望最大化估算来估算我的数据。但是,我的样本中有两个小组,其中一些没有收到所有调查项目。因此,我不想为这些参与者做出回应。如果参与者对'yes'
项目回答'Seen.Psychologist'
,则向他们展示所有项目;如果他们回答'no'
,则没有给他们显示16个项目,因为它们无关紧要。这些参与者未收到以下变量:CulturalSafety_var
,"Practical"
,"Referral"
和"Wait.time"
。
我当前的估算如下。
am_imp = amelia(x = data[,c(SafetyBehaviour_var, CulturalSafety_var, Anxiety_var, SelfStigma_var, Disclosure_var, PublicStigma_var, Motivation_var, NonAttendance_var, "Employment", "Education", "Referral", "Ethnicity", "Wait.time", "Practical")], noms=c("Practical"), m = 1, boot.type = "none")
一种选择是不将这些项目包括在插补中,但随后在脚本的其余部分中将遇到其他问题。例如,当我将估算数据与原始数据集结合在一起时。
解决该问题的另一种方法(由我的主管建议)如下:1.使用整个样本,仅使用每个人都应该看到的变量进行第一轮估算。2.如果参与者对看心理学家表示同意并仅使用那些参与者,则仅对呈现的变量进行第二轮估算。3.将(#2)的推算数据与变量上的行合并在一起,以供未曾见过心理学家的参与者使用(一大堆完全丢失的数据)4.合并(绑定)来自#1和#3的推算数据集以及未应用推算的任何其他剩余变量,请注意数据集中参与者的排序。
然而,这意味着归因于仅基于变量的子集而不会那么精确。
我希望有一个很棒的阿米莉亚大师,他可能会建议我可以尝试....
预先感谢,感谢您阅读我的冗长的问题:)
您的主管的建议对我来说很有意义。考虑下表:
seen psych. Imp. 1 (restr.) Imp. 2 (ext.) used
FALSE TRUE FALSE Imp. 1
TRUE TRUE TRUE Imp. 2
第一列将您的样本分为两个子样本,无论是否看过心理学家。 Imp*
列指示是否包括在插补中。 used
列显示将用于rbind
最终数据集的内容。
Imputation 1应用于限制变量集,即可共同用于整个样本的信息。
Imputation 2适用于仅适用于seen psych. == TRUE
的扩展变量集。它认为扩展变量CulturalSafety_var, Practical, ...
是推算的(并且还使用其他变量进行预测!)。在这里,您可以使用Imp. 1
(为seen psych. == TRUE
设置)作为应该已经完成的基础。
如used
栏中所示,对于seen psych. == FALSE
仅使用Imp. 1
。对于seen psych. == TRUE
,我们使用Imp. 2
,其中包括Imp. 1
和新估算的扩展变量。 Imp. 1
变量在Imp. 2
中不应再更改。扩展变量使用最大的信息进行插补;您可能无法使用seen psych. == FALSE
来预测扩展变量,因为没有任何信息。
因此,在最终的rbind
数据集中,所有限制变量都应完整,并且扩展变量应缺少seen psych. == FALSE
。
((您可以考虑在如上所述的插补seen psych. == TRUE
的restricted变量之间进行权衡,或者包括扩展变量以进行预测。但是,在后一种情况下,您只能使用seen psych. == TRUE
子集进行插补,您将丢失seen psych. == FALSE
的所有信息,并且插补结果会更糟。)]
以上是关于R中的Amelia归因排除未收到项目的参与者的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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