Gruppenweise Mittelwerte nach multipler Imputation

Berechnung von deskriptiven Statistiken mit R.

Gruppenweise Mittelwerte nach multipler Imputation

Beitragvon francis_mmm » Do 30. Apr 2020, 16:47

Hallo zusammen,

ich habe fehlende Daten in meinem Datensatz mit mice imputiert und möchte nun die gepoolten deskriptiven Statistiken gruppenweise (bedingt durch eine Faktor-Variable) ausrechnen.
Bei einem normalen dataframe würde ich so vorgehen:
library(psych)
describeBy(df$stress, df$gruppe, mat = TRUE)
oder so:
tapply(df$stress, df$gruppe, mean)

Bei den imputierten Daten funktioniert das für das komplette Sample so:
implist_long<- complete(df_imp,action="long",include = FALSE)
pool_mean <- with(implist_long, by(implist_long, .imp, function(x) c(mean(x$stress),sd(x$stress))))
pool_mean
Reduce("+",pool_mean)/length(pool_mean)

Wie könnte ich diesen Code ergänzen, sodass ich die gepoolten Mittelwerte und Standardabweichungen gruppenweise erhalte?

Danke im Voraus!

Franzi
francis_mmm
 
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Re: Gruppenweise Mittelwerte nach multipler Imputation

Beitragvon jogo » Di 5. Mai 2020, 09:16

Hallo Franzi,

es könnte so aussehen:
Code: Alles auswählen
poolmean_imp <- function(df_imp) {
  implist_long<- complete(df_imp,action="long",include = FALSE)
  pool_mean <- with(implist_long, by(implist_long, .imp, function(x) c(mean(x$stress),sd(x$stress))))
  pool_mean
  Reduce("+", pool_mean)/length(pool_mean)
}
L <- split(df_imp, df_imp$gruppe)
sapply(L, poolmean_imp)


Gruß, Jörg
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jogo
 
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