Вопрос или проблема
Я учу анализ данных в R, так что дайте мне знать, если это странный вопрос.
Я анализирую сложные данные опросов, используя пакет survey. Я также хочу, чтобы моя модель была двухуровневой, то есть одна из моих переменных находится на уровне кластеров. Я наткнулся на метод полной информации максимального правдоподобия (FIML) и подумал, что было бы неплохо использовать его для обработки пропущенных данных в моем анализе. Однако, когда я начал изучать это, я обнаружил, что пакет lavaan (обычно используемый в связи с FIML) предназначен для SEM. Я wondering, есть ли способ сделать что-то вроде svyglm или svylm, используя метод FIML на сложном опросе?
Или могу ли я использовать логистическую или линейную модель с помощью пакета lavaan? Я также новичок в SEM и боюсь, что там может быть слишком много дополнительных предположений, которые мне не нужны.
Если это важно – моя зависимая переменная может быть дихотомической или непрерывной (целые числа от 0 до 5), так что либо логистическая, либо линейная модель подойдут.
Большое спасибо заранее!
Ответ или решение
FIML в модели svyglm / svylm на уровне двух уровней
Вопрос о том, как эффективно обрабатывать отсутствующие данные в контексте анализа комплексных выборок, является вполне актуальным, особенно для специалистов, работающих с данными в R. Применение метода максимального правдоподобия с полной информацией (FIML) может значительно улучшить качество ваших моделей, учитывая пробелы в данных.
Понимание FIML и его применение
Исходя из вашего описания, FIML является методом, чаще всего используемым в контексте структурного моделирования (SEM) с использованием пакета lavaan. Однако это не единственный путь, которым можно пойти. Хотя lavaan в основном предназначен для SEM, он также позволяет выполнять регрессионные анализы. Но, как вы правильно отметили, при этом вводятся дополнительные предположения, которые могут быть избыточными для ваших целей.
Если мы рассматриваем FIML относительно ваших моделей с использованием svyglm или svylm, необходимо отметить, что эти функции предназначены для работы с комплексными выборками, в то время как FIML направлен на преодоление отсутствия данных. К сожалению, svyglm и svylm из текущей версии пакета survey не поддерживают FIML непосредственно.
Рекомендации по обработке пропусков
Для анализа данных с отсутствующими значениями можно рассмотреть следующие методы:
-
Множественная имputation (MI): Пакет
miceилиmissForestможет быть использован для выполнения множественной импутации, после чего вы сможете использоватьsvyglmилиsvylmдля оценки модели. Это хорошо работает в комплексных выборках и может сохранить структуру данных, требуемую для ваших кластерных уровней. -
Полное наблюдение: В случаях, когда уровень отсутствующих данных минимален, вы также можете рассмотреть возможность простого исключения наблюдений с отсутствующими значениями. Однако данный подход может привести к потере значительных количеств данных, особенно в комплексной выборке.
Использование пакета lavaan
Если вы решите попробовать пакет lavaan для построения моделей вместо svyglm, вы можете использовать функции sem или lavaan для создания регрессионных моделей. Однако помните, что при этом вам необходимо учитывать предположения о нормальности данных, ковариационной структуре и мультиколлинеарности.
Пример использования lavaan для линейной регрессии:
library(lavaan)
model <- '
# регрессионная модель
outcome ~ predictor1 + predictor2
'
fit <- sem(model, data = your_data) # your_data - ваши данные
summary(fit, fit.measures=TRUE)Заключение
В зависимости от вашей конечной цели вы можете выбрать подход, соответствующий вашим задачам. Если FIML является критичным для вашего исследования, но вы не хотите использовать пакеты, ориентированные на SEM, рекомендуется исследовать альтернативные методы обработки пропусков, такие как множественная иммантация, в сочетании с svyglm или svylm. Всегда помните о необходимости проверять предположения и интерпретировать результаты в контексте ваших данных. Удачи в вашем анализе!