R语言MissMech包TestMCARNormality函数非参数MCAR测试报错求助

报错原因 #

你的数据集仅5行，每个缺失模式仅对应1个案例。设置del.lesscases=2会删除所有缺失模式对应的样本，剩余样本量不足以支撑检验计算，因此触发报错。另外需要注意：TestMCARNormality是基于正态分布假设的MCAR检验方法，并非你需要的非参数测试。

临时修复（若坚持使用该函数） #

将del.lesscases参数调整为1，或者扩充数据集让至少一种缺失模式对应2个及以上样本：

MissMech::TestMCARNormality(df[naVars], del.lesscases = 1)

非参数MCAR测试的替代方案 #

以下是两种常用的非参数MCAR检验方法：

1. 基于缺失模式的卡方独立性检验（naniar包） #

library(naniar)
# 生成各变量的缺失指示矩阵
miss_ind <- as.data.frame(is.na(df[naVars]))
# 检验缺失模式的独立性（判断是否符合MCAR）
chisq.test(table(miss_ind))

2. mice包的非参数MCAR检验 #

library(mice)
# 直接运行非参数MCAR检验
mcar_test(df[naVars])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Marie