Как проверить многомерность нормальности с отсутствующими значениями? - PullRequest
Новая
       37

Как проверить многомерность нормальности с отсутствующими значениями?

2 голосов
/ 03 июля 2019

При применении missMech:TestMCARNormality к фрейму данных (см. Ниже), в котором три столбца состоят из NA с для тех же 6 строк: 

summary(TestMCARNormality(data = mvn.BN))

Я получаю сообщение об ошибке: 

Warning: More than one missing data pattern should be present.
Error in TestMCARNormality(data = mvn.BN) :

Мое намерение состоит в том, чтобы проверить многомерное предположение нормальности SEM с этими данными.Я подозревал, что, поскольку в этих трех столбцах отсутствуют значения для одних и тех же предметов, отсутствующий механизм нельзя считать произвольным.Поскольку эти три вектора отражают одни и те же явления, я попытался объединить их в одну скрытую переменную, подобную этой: 

sndPre <- 'sndPre  =~ r + rlct + int'

summary(fit <- cfa(sndPre, data = mvn.BN, missing="fiml"))

df$sndPre <- lavPredict(fit)

Тем не менее, тестирование на мультинормальность с новыми данными, состоящими из скрытой переменной вместо трех исходныхвекторы привели к тому же сообщению об ошибке, что и раньше.

Помощь будет высоко оценена! 

structure(list(supp = c(-1.17976111761186, -1.62219358531543, 
1.17976111761186, 0.791638607743375, -0.0477634550971204, -1.22906451292704, 
1.83391463581591, -0.167894004788105, 2.18934975552209, -0.824731912765719, 
0.36610635680057, -1.00626998586084, -0.858754109904802, 0.0716792838286317, 
-0.893800631179489, 1.39869400780818, 1.98075239664728, 0.417667173482733, 
-0.697141434846342, -0.143729233705824, 0.167894004788105, 0, 
1.22906451292704, 0.0477634550971205, -0.241040393886027, -0.497200570681554, 
0.510753305626192, -0.637484160962377, -0.265692304601501, 1.08891702864054, 
-1.83391463581591, -0.119648113039842, 0.637484160962377, 0.727913290881644, 
-2.59265557628224, 0.391756559248618, 0.667016013542502, 0.697141434846342, 
-1.46523379268552, -0.290506771123394, 0.119648113039842, -0.791638607743375, 
-0.75939041152608, -0.0956361870412451, 1.46523379268552, 0.608498134499883, 
-0.315501447257961, -0.0238749182045244, -2.18934975552208, -0.929980941397277, 
0.510753305626192, -1.2815515655446, 0.929980941397277, -0.608498134499883, 
0.551994121316888, 1.71845154339103, 0.290506771123394, -0.524400512708041, 
-1.53897858737058, -0.192157229254373, -0.216534124449171, -0.580014615243761, 
0.580014615243761, -1.13317003025956, 1.00626998586084, 0.0238749182045242, 
-0.667016013542502, -1.71845154339103, -1.04669971498747, 0.443861311926248, 
-0.551994121316888, -0.0716792838286317, 0.241040393886027, -0.391756559248618, 
-0.443861311926248, -1.08891702864054, 0.315501447257961, 0.340694827087795, 
-1.33782840232128, 1.33782840232128, 0.876142849246841, -1.98075239664728, 
-0.340694827087795, 0.876142849246841, 0.216534124449171, -0.727913290881644, 
0.0956361870412451, 1.53897858737058, 0.143729233705824, 0.75939041152608, 
0.824731912765718, 0.265692304601501, 0.967421566101701, -0.470363638377999, 
1.04669971498747, 1.2815515655446, 1.62219358531543, -1.39869400780818, 
1.13317003025956, -0.417667173482733, 0.192157229254372, -0.36610635680057, 
0.470363638377999, -0.967421566101701), rlct = c(0.280221077461472, 
NA, -0.278381421551413, -1.57199071756635, -0.0270835525593782, 
-0.278381421551413, -0.000969320386383176, -0.0386715802266045, 
0.112842890058884, -1.57199071756635, 0.070371710196276, 0.483784267012041, 
-0.742527151717587, -0.987610926853036, 1.47287509993123, -1.57199071756635, 
-1.57199071756635, 1.05640868275726, 0.397314787799829, 1.57113538512573, 
1.20942896447373, -0.145731148967403, 0.940631782306559, -1.57199071756635, 
-0.278381421551413, 1.29238902437959, 0.483784267012041, -1.57199071756635, 
-0.176380408081405, 2.02680058645422, 0.768023557290127, -0.596572861001164, 
0.0634980873774587, -0.448435467665454, NA, -1.12096299160087, 
-0.0202950841488239, -1.57199071756635, 0.940631782306559, 0.578005121810303, 
0.886333728696478, -1.57199071756635, -1.23600381870389, NA, 
0.483784267012041, 0.280221077461472, -1.57199071756635, -0.413265040032032, 
-0.080245567392962, 0.483784267012041, NA, 0.483784267012041, 
1.05640868275726, -0.38857492099479, -1.57199071756635, 1.08976703767843, 
0.628343560444494, 0.443576137399824, -1.57199071756635, -0.831252344445635, 
0.397314787799829, -0.68970672582913, -1.07206642789405, 0.535108926649084, 
-1.57199071756635, -1.57199071756635, NA, 2.02680058645422, 0.645636548945714, 
0.602890708565257, 1.05640868275726, 2.02680058645422, 0.343526991967889, 
-0.145731148967403, 1.35769826997358, 0.550235890534656, -0.335915594040882, 
-1.57199071756635, -0.38857492099479, 1.32107778862743, -1.04341784685432, 
1.63987589158524, NA, 1.25033832194654, 0.42128422668948, -0.596572861001164, 
-0.145731148967403, 0.280221077461472, -1.57199071756635, 0.834247192625187, 
1.37009671045311, -0.859826671324634, 0.871914409639362, 0.112842890058884, 
1.05640868275726, -1.57199071756635, -0.335915594040882, 1.32107778862743, 
-0.278381421551413, -0.247571357064391, -0.481542338316402, -0.481542338316402, 
0.254332998843991, 0.483784267012041), R = c(-1.44878316694673, 
NA, -0.746570767383894, 1.26865645051899, -1.75176415239607, 
0.271791827501559, 0.548071163669653, 0.0169765715809728, 1.63837513046467, 
1.63837513046467, -0.635824706253966, -0.813925628689442, -0.939395691552569, 
0.332386014965153, 0.118098142059536, 1.63837513046467, 1.63837513046467, 
-0.471848700225964, 0.078276278612946, -1.09927490801355, -0.647637011302996, 
-1.31494047461463, 0.0691453765779642, 0.666206157027453, -0.171784871082169, 
-1.07711916265625, 0.118098142059536, -0.471848700225964, -1.12002951365366, 
1.63837513046467, -0.754523167140249, -0.854074237671873, 0.169679176663998, 
-0.156269780499957, NA, 0.186111327124178, 0.0434821717802274, 
-0.230999511810527, -1.23964007778478, 0.305517687906991, -1.75176415239607, 
1.22068945613712, 0.217906742740558, NA, 1.63837513046467, 1.63837513046467, 
0.666206157027453, 0.873615040819669, 0.483819490193061, 0.118098142059536, 
NA, -1.51990113386884, -0.781402829742699, -0.204631736602177, 
-0.471848700225964, -0.583365501745861, 1.07438562229116, -0.471848700225964, 
-1.75176415239607, -0.422187099553652, 1.00819175667281, 0.569705636106715, 
0.271791827501559, 0.533157330977815, 1.63837513046467, -1.75176415239607, 
NA, 1.63837513046467, -0.471848700225964, 0.358200131312215, 
1.63837513046467, 1.63837513046467, 0.248351788877765, -0.781402829742699, 
-0.826338490944626, -1.12725479815266, 0.118098142059536, -0.471848700225964, 
0.620228020132514, -0.129738478713846, 1.00819175667281, -0.471848700225964, 
NA, 0.305517687906991, -0.471848700225964, 0.452056881241183, 
-0.129738478713846, -0.696094415081498, 1.63837513046467, 0.305517687906991, 
-0.299167995749343, -1.2726642552484, -0.270700749601809, -1.43246808902724, 
1.63837513046467, 1.63837513046467, -0.189158730641189, -1.75176415239607, 
1.04312103048841, -0.320577789914539, -1.28026760416336, -1.09927490801355, 
-1.11423481807787, 1.63837513046467), int = c(-0.782440086185924, 
NA, 0.212924230491983, -0.136528542120466, 0.168286644091694, 
0.569310284275056, 0.334351222252171, -0.239257767986, 0.939176254270868, 
-1.23834899552138, 0.344133093176299, 0.514561454790373, -0.157941237779957, 
1.07008109973545, -1.23834899552138, -1.23834899552138, -1.23834899552138, 
0.514561454790373, 0.789682999928247, 1.09903381262152, -1.23834899552138, 
0.694835866181609, 1.7700680825066, -1.23834899552138, 0.569310284275056, 
-1.23834899552138, -1.23834899552138, 1.89862806024719, -0.0378230494652771, 
-1.23834899552138, -0.385153852730917, 0.26169585941428, 1.07415499973807, 
1.57970267890648, NA, 0.127231345700962, 0.870061292013265, -1.23834899552138, 
-1.23834899552138, -0.136528542120466, 0.168286644091694, -1.23834899552138, 
0.323374601090832, NA, 1.2973988974951, 2.53852130586226, 1.01510177359039, 
0.19761523561581, 0.0213873960314485, 1.2973988974951, NA, 1.06441166488122, 
0.0893044347685252, 0.464202232325543, 0.939176254270868, -0.373841392194834, 
-0.113931433468044, 0.000778491766350194, -1.23834899552138, 
-1.23834899552138, 0.26169585941428, 0.806796928486145, 0.212924230491983, 
-0.46348137353114, -1.23834899552138, -1.23834899552138, NA, 
-1.23834899552138, -1.23834899552138, 0.0213873960314485, 0.939176254270868, 
-1.23834899552138, -1.23834899552138, -1.23834899552138, -1.23834899552138, 
0.26169585941428, 1.89862806024719, -1.23834899552138, 0.127231345700962, 
-1.23834899552138, -0.216014117336508, 0.939176254270868, NA, 
0.374522129377425, 0.831454043920379, -1.23834899552138, -1.23834899552138, 
1.09903381262152, 0.514561454790373, -0.136528542120466, -0.511175060632852, 
-0.406654025323036, 0.228691531744415, 2.05858827694955, 1.89862806024719, 
-1.23834899552138, -0.0378230494652771, -1.23834899552138, -0.250360697331749, 
0.0213873960314485, 1.655550552844, 1.09903381262152, 0.228691531744415, 
-1.23834899552138), gta = c(-0.143729233705824, 1.83391463581591, 
-0.929980941397277, -1.46523379268552, 0.378900295495245, 0.948535040826638, 
-1.46523379268552, 1.00626998586084, -1.46523379268552, -0.340694827087795, 
-1.46523379268552, -0.340694827087795, -0.430727299295457, 0, 
-0.697141434846342, -0.929980941397277, -0.143729233705824, -0.340694827087795, 
-0.143729233705824, -0.697141434846342, 0.712443032389489, 1.04669971498747, 
0.580014615243761, 0.315501447257961, 0.791638607743375, 1.46523379268552, 
0.378900295495245, 0.580014615243761, -0.697141434846342, 1.17976111761186, 
-0.538146096504187, 1.71845154339103, 0.948535040826638, -1.46523379268552, 
1.39869400780818, 0.75939041152608, 0.180012369792705, -0.697141434846342, 
-0.929980941397277, -0.143729233705824, 0, 1.2815515655446, -0.430727299295457, 
1.98075239664728, -1.46523379268552, -0.697141434846342, 0, -0.697141434846342, 
-1.46523379268552, -0.143729233705824, 0, 0.893800631179489, 
0.580014615243761, 0.180012369792705, 0.858754109904802, 1.53897858737058, 
0.470363638377999, -0.265692304601501, -1.46523379268552, 1.11077161663679, 
-0.929980941397277, -0.430727299295457, 0.180012369792705, -1.46523379268552, 
-1.46523379268552, 1.62219358531543, 0.824731912765718, 0.265692304601501, 
2.18934975552209, 1.33782840232128, -0.538146096504187, -0.538146096504187, 
-0.929980941397277, -1.46523379268552, -0.538146096504187, 0.580014615243761, 
1.11077161663679, -0.430727299295457, 0.378900295495245, 0.265692304601501, 
-1.46523379268552, -0.929980941397277, 0, -0.216534124449171, 
0.180012369792705, 0, 0.470363638377999, -1.46523379268552, -0.697141434846342, 
0.265692304601501, 0.378900295495245, -1.46523379268552, -0.265692304601501, 
0.107634392383102, 0, -1.46523379268552, 0.470363638377999, 0.580014615243761, 
0.712443032389489, 1.22906451292704, -0.265692304601501, 0.107634392383102, 
0.667016013542502, -0.929980941397277), open = c(-1.92607985655617, 
-0.316590285013791, -0.298402916907573, 0.514186833724082, -1.99813120048837, 
1.94456677442047, 1.56354868020822, -1.08381975857325, 1.26217761908371, 
0.640239717247926, -1.28204786305004, 1.83698930281509, 0.548241607933871, 
1.69544910528848, -0.536011088711, 1.39498216003174, 0.221717933797518, 
-0.695736069353309, 0.650300940259636, 1.14472608609363, 0.898853974686237, 
-0.939565435048314, 1.92697093968417, 0.462290334362355, 1.51181974804599, 
0.667723332853383, 0.845039882354954, -0.332191823394925, -0.858807626023951, 
-0.125821462489645, -0.0634389303805822, -1.01790794895173, -0.723613330734455, 
0.353967113044211, -0.419136624662771, 1.76967413361801, -0.332191823394925, 
-0.570986894367983, -1.99813120048837, -0.274301006996328, -0.824199167288764, 
-1.41980448798487, -0.905146599149194, -1.99813120048837, 0.189550652043953, 
-0.4225531548638, -0.162030614403885, -0.248860637595393, -1.54408925271419, 
0.415670050003845, -0.866109560271283, -1.42724348193835, 1.04110387420274, 
0.6230351809389, -0.382192438913699, -1.15692512350599, -0.377326255741555, 
1.53671972246414, -0.536011088711, 1.16672628385726, 1.42787540110868, 
-1.73627009182479, 0.059953368893635, -0.31084522155919, 0.409150403085802, 
-0.929716900165085, -0.171835768002707, -0.234047527328706, 0.289577319482922, 
0.845039882354954, -0.675071329758215, -0.423570535825805, -0.515836566660935, 
-0.284505490560708, -1.2021149504824, 0.983371293743114, -0.601461993496952, 
0.51894868837645, 0.510699498840829, 0.935837993837305, 1.40235662672974, 
0.845039882354954, -1.99813120048837, 0.746816399891108, 0.488128171705992, 
-1.21266600238008, -0.596634202847598, -0.174599542608208, 1.89421201170045, 
1.24955267381115, -0.517878789742744, -0.351296162327365, 0.68870382291801, 
0.306336571728767, 0.438762693966707, 0.0676668116033076, 0.0232585007488503, 
-0.0634389303805822, 1.62396386651223, -0.736326202021504, -1.21266600238008, 
0.218324021776088, -0.695736069353309, -0.0916621988824299), 
    dtls = c(-1.57921951928357, 0.712443032389489, 0.858754109904802, 
    1.71845154339103, -1.57921951928357, 0.791638607743375, -1.57921951928357, 
    0.315501447257961, 0.551994121316888, 1.00626998586084, -1.57921951928357, 
    0.143729233705824, -0.192157229254373, 0.443861311926248, 
    0.929980941397277, 1.04669971498747, 1.53897858737058, 1.62219358531543, 
    -1.00626998586084, 0.167894004788105, -0.36610635680057, 
    -0.167894004788105, 1.98075239664728, 1.17976111761186, 0.0238749182045242, 
    1.98075239664728, -0.0716792838286317, -0.791638607743375, 
    -1.57921951928357, -0.241040393886027, 0.443861311926248, 
    0.824731912765718, -0.551994121316888, 0.0716792838286317, 
    0.75939041152608, -0.791638607743375, -0.68200135314244, 
    0.443861311926248, -1.57921951928357, -0.497200570681554, 
    -0.0716792838286317, -0.0716792838286317, -1.57921951928357, 
    -1.57921951928357, 0.608498134499883, -0.929980941397277, 
    1.17976111761186, 1.2815515655446, -0.791638607743375, -0.143729233705824, 
    -0.893800631179489, -1.57921951928357, -1.04669971498747, 
    -0.340694827087795, -1.15615185770811, 1.98075239664728, 
    0.278078133485501, 0.241040393886027, 0.443861311926248, 
    -0.637484160962377, 0.667016013542502, -1.15615185770811, 
    -0.580014615243761, 0, -0.216534124449171, 0.443861311926248, 
    1.39869400780818, 0.192157229254372, -0.858754109904802, 
    -0.68200135314244, 0.637484160962377, 0.443861311926248, 
    -0.727913290881644, -0.0716792838286317, -0.0716792838286317, 
    1.08891702864054, -0.470363638377999, -0.608498134499883, 
    0.0956361870412451, 0.278078133485501, 0.0477634550971205, 
    0.216534124449171, -1.57921951928357, -0.524400512708041, 
    0.443861311926248, -0.967421566101701, -0.278078133485501, 
    -0.443861311926248, 0.580014615243761, 0.340694827087795, 
    -0.315501447257961, 1.17976111761186, 0.967421566101701, 
    -0.404677904530048, 1.33782840232128, 1.46523379268552, 0.712443032389489, 
    -1.57921951928357, 0.119648113039842, -0.278078133485501, 
    -1.57921951928357, -0.404677904530048, -1.08891702864054, 
    0.893800631179489)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-104L))

1 Ответ

0 голосов
/ 04 июля 2019

Просто несколько небольших подсказок, надеюсь, я смогу хоть немного помочь. (к сожалению, я до сих пор не до конца понял, что вы пытаетесь архивировать.

Я посмотрел на ваши данные - отсутствующие данные всегда встречаются в одном и том же порядке. Это означает - если отсутствуют данные, это всегда такой шаблон: 

non-NA, NA, NA, NA, non-NA, non-NA, non-NA

Это также то, о чем ваше сообщение об ошибке.

Предупреждение: должно присутствовать более одного отсутствующего шаблона данных.

Когда вы выполняете преобразование, которое вы описали (объединяя переменные в одну переменную), оно все равно не меняется. Новый шаблон: 

non-NA, NA, non-NA, non-NA, non-NA

Но, тем не менее, это один и тот же шаблон во всем наборе данных.

Я подозреваю, что, поскольку в этих трех столбцах отсутствуют значения для одних и тех же предметов, отсутствующий механизм нельзя считать произвольным.

Да - это, вероятно, самый очевидный случай данных, не относящихся к MCAR, которые вы можете иметь. На самом деле настолько очевидно, что MissMech даже не может что-то посчитать.

Из определения MCAR из Википедии

если события, которые приводят к тому, что какой-либо конкретный элемент данных является NA, независимы как от наблюдаемых переменных, так и от ненаблюдаемых параметров , представляющих интерес

Это явно не относится к вашим данным. Поскольку НС были независимы, они были бы как-то распределены одинаково по всем переменным. Тот факт, что НС встречаются только для 3 переменных, показывает это. Потому что вы можете сказать: если от NA зависит значение, оно имеет переменную v2, v3, v4 - потому что только для этих переменных встречаются NA.

Обычно тест MCAR проверяет это предположение "независимо от наблюдаемых переменных и ненаблюдаемых параметров". Было бы так или иначе выглядеть, если бы все возможные образцы встречались одинаково часто. Потому что только тогда данные MCAR. Если с самого начала есть только 1 паттерн - вы даже не можете начать вычислять частоту паттернов.

Надеюсь, я смогу немного помочь - это довольно упрощенное объяснение, чтобы сделать его понятным.

О многомерном тесте нормальности: 

library("MVN")
library("mice")

#imputation with mice
imp <- mice(mvn, m=5)
imp_data <- complete(imp, action = 1)

# mvn test with MVN package
mvn(imp_data, univariatePlot = "qqplot")

Это было бы при использовании мышей методом кратного вменения. Вы также можете сделать несколько вменений, но тогда вам придется объединить результаты вменения. В обоих случаях может быть возможным ввести смещение, поскольку ваши данные не являются MCAR. Но вы также можете внести предвзятость, если проведете полный анализ случая. Так что, вероятно, нет никакого способа на 100% избежать предвзятости.

...