使用R中mice包处理插补数据时pool()函数报错问题

错误原因 #

你当前的代码错误在于：

• complete(imp, "long")生成的是包含10个插补数据集的长格式数据（通过.imp列区分不同插补组），但直接执行with(imp_compl_all, lm(...))会把所有10组数据合并，只拟合单个线性模型。
• pool()函数要求输入的是mira类对象（包含m个分别在不同插补数据集上拟合的模型），而你传入的是单个lm模型的内部qr对象，因此触发No tidy method for objects of class qr错误。

解决方案 #

方法一：直接使用mice包的标准流程（推荐） #

不需要生成imp_compl_all，直接在原始imp对象上用with()函数，它会自动为每个插补数据集拟合模型，返回符合要求的mira对象：

library(mice)

# 直接在imp插补对象上拟合模型，自动遍历10个插补数据集
model1_coc_ger <- with(imp, lm(CocAmount ~ education, subset = Country == "Germany"))

# 合并多模型结果
pool.fit <- pool(model1_coc_ger)

# 查看汇总结果
summary(pool.fit)

方法二：基于long格式数据手动处理 #

如果必须使用imp_compl_all，需要按.imp列分组，为每个插补数据集单独拟合模型，再转换为mira对象：

library(mice)
library(dplyr)

# 按.imp分组，为每个插补数据集拟合lm模型
model_list <- imp_compl_all %>%
  group_by(.imp) %>%
  group_map(~ lm(CocAmount ~ education, data = .x, subset = Country == "Germany"))

# 将模型列表转换为mira类对象
mira_obj <- as.mira(model_list)

# 合并模型结果
pool.fit <- pool(mira_obj)

# 查看汇总结果
summary(pool.fit)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lisa