Seaman et al. (2012) обсуждают возможность сочетания обратного взвешивания вероятности и множественного вменения. Например, когда многие переменные вменяются, недостатки в модели могут привести к искажению результатов.
Есть ли у кого-нибудь рекомендации о том, как объединить взвешивание обратной вероятности и множественное вменение в R с использованием пакета MICE? Предполагая следующий набор данных, в котором пропущено много результатов, и мы хотели бы вписать ковариаты, но обеспокоены вменением многих пропущенных наблюдений в переменную результата.
`age <- rnorm(200, mean=60, sd=5)
outcome <- rep(c(51,52,53,54,NA,NA,NA,NA,NA,NA),20)
confounder1 <- rep(c(10,11,12,13,NA),40)
treatment <- rep(c("A","B"),100)
confounder2 <- rep(c(1:9,NA),20)
mydata <- data.frame(treatment,outcome,confounder1,confounder2,age)
`
Ссылка: Seaman SR, White IR, Copas AJ, Ли Л. Сочетание множественного вменения и взвешивания с обратной вероятностью. Биометрия. 2012 март; 68 (1): 129-37. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22050039