如何从合并后的lavaan.mi对象获取p值与置信区间？

我按照Hall & Clark (2023)的方法操作：所有分析在R中完成，用lavaan包估计SEM，通过mice包的预测均值匹配处理缺失数据，借助semTools包合并多重插补数据集的lavaan结果。但运行以下代码后，summary和parameterEstimates的输出未显示p值与置信区间，请问如何获取这些结果？

代码：

# Split the completed imputed datasets into a list, excluding original data 
mice.imp0 <- lapply(1:m, function(i) complete(imp_mids, action = i, include = FALSE))

# Fit SEM model to imputed datasets 
model_pooled <- runMI(sem_model, 
                      data = mice.imp0,
                      fun = "sem",
                      cluster = "SerialAuto",
                      meanstructure = TRUE)

# Summarize the pooled SEM model
summary(model_pooled)
parameterEstimates(model_pooled, standardized = TRUE)

解决方案 #

默认情况下，runMI生成的结果对象不会自动输出p值和置信区间，需要在后续汇总函数中显式开启对应选项，同时指定适配多重插补结果的检验方法：

1. 调整summary()参数：添加test = "D1"（采用Rubin规则的检验统计量，适配多重插补场景），同时开启ci = TRUE和pvalue = TRUE来输出置信区间与p值。
2. 调整parameterEstimates()参数：添加ci = TRUE和pvalue = TRUE，确保参数表中包含置信区间与p值。

修改后的代码如下：

# 拆分插补数据集为列表（排除原始数据）
mice.imp0 <- lapply(1:m, function(i) complete(imp_mids, action = i, include = FALSE))

# 拟合SEM到插补数据集
model_pooled <- runMI(sem_model, 
                      data = mice.imp0,
                      fun = "sem",
                      cluster = "SerialAuto",
                      meanstructure = TRUE)

# 汇总合并后的SEM模型，显示p值与置信区间
summary(model_pooled,
        test = "D1",
        ci = TRUE,
        pvalue = TRUE)

# 获取包含标准化估计、置信区间和p值的参数表
parameterEstimates(model_pooled,
                   standardized = TRUE,
                   ci = TRUE,
                   pvalue = TRUE)

补充说明 #

• test = "D1"是多重插补结果的经典检验方法，基于Rubin规则合并各插补数据集的检验统计量，适合大多数场景；若你的分析有特殊聚类或加权设计，可按需调整为"D2"或其他检验类型。
• 若需要稳健标准误，可在runMI()中添加se = "robust"参数，确保标准误计算适配数据特征。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sophie.mayo