mitmlパッケージを介して（関数を使用して）マルチレベルの多重代入を実行しており、パッケージおよび関数panimpute()を介して線形混合モデルと限界モデルを適合させています。nlmegeepackmitml:with()
関数を介してそれらの推定値、p値などを取得できますtestEstimates()が、モデル予測子全体で推定平均値を取得することも検討しています。emmeansパッケージを試してみました。これは通常、nlme & geepack複数の代入なしで実行するときに推定平均を取得するために使用しますが、そうすると、「クラス「mitml.result」のオブジェクトを処理できません」と表示されます。
私が実行した複数の代入分析からプールされた推定平均を取得する方法はあるのでしょうか?
私が分析しているデータ フレームは、長期的/反復的な測定であり、長い形式です。線形混合モデルでは、2x2 の相互作用効果の推定平均を取得したいと考えています。限界モデルでは、6 レベルの「時間」変数の推定平均を取得しようとしています。すべてのモデルの結果は継続的です。
これが私のコードです
# mixed model
fml <- Dep + time ~ 1 + (1|id)
imp <- panImpute(data=Data, formula=fml, n.burn=50000, n.iter=5000, m=100, group = "treatment")
summary(imp)
plot(imp, trace="all")
implist <- mitmlComplete(imp, "all", force.list = TRUE)
fit <- with(implist, lme(Dep ~ time*treatment, random = ~ 1|id, method = "ML", na.action = na.exclude, control = list(opt = "optim")))
testEstimates(fit, var.comp = TRUE)
confint.mitml.testEstimates(testEstimates(fit, var.comp = TRUE))
# marginal model
fml <- Dep + time ~ 1 + (1|id)
imp <- panImpute(data=Data, formula=fml, n.burn=50000, n.iter=5000, m=100)
summary(imp)
plot(imp, trace="all")
implist <- mitmlComplete(imp, "all", force.list = TRUE)
fit <- with(implist, geeglm(Dep ~ time, id = id, corstr ="unstructured"))
testEstimates(fit, var.comp = TRUE)
confint.mitml.testEstimates(testEstimates(fit, var.comp = TRUE))