如何从MatchThem的mimids对象提取并合并倾向匹配的glm模型？

你的现有方法是合理的 #

直接从mimids对象中提取各插补对应的glm模型列表，再用mice::pool()合并的做法完全可行。mice::pool()本身支持传入同类型的模型列表（只要每个模型对应一组多重插补数据集，且模型结构一致），你的代码逻辑完全契合Rubin规则合并多重插补模型的核心要求，结果是有效的。

更规范的优化实现 #

虽然现有代码能正常运行，但将模型列表转换为mice包标准的mira（多重插补分析结果）对象会更贴合生态，也能避免潜在的兼容性问题，后续分析工具的支持也更完善。

优化后的代码如下：

# 提取每个插补数据集上的glm倾向得分模型
bar <- purrr::map(foo$models, function(x) x$model)

# 转换为mira对象
bar_mira <- mice::as.mira(bar)

# 应用Rubin规则合并模型
pooled <- mice::pool(bar_mira)

# 查看合并后的模型汇总结果
summary(pooled)

额外说明 #

• mimids对象的models元素中，每个子对象的$model确实对应该插补数据集上拟合的倾向得分glm模型，你的提取逻辑没问题。
• 转为mira对象后，还能使用mice包的其他工具（如pool.compare()）进行模型对比等拓展分析。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cjdbarlow