R包Hmisc中aregImpute函数多重插补前是否每次抽取新bootstrap样本？

问题1：生成n.impute指定的多重插补数据集前是否每次抽取新的bootstrap样本 #

是的。aregImpute每生成一个由n.impute参数指定的插补数据集前，都会独立抽取一份全新的有放回bootstrap样本，用该样本拟合加性回归模型后再生成对应缺失值的插补结果，不同插补轮次的抽样过程完全独立。

问题2：捕获原始抽样分布变异性的操作说明 #

aregImpute内置的bootstrap重抽样仅用于量化插补过程本身的不确定性，无法覆盖从目标总体采集研究样本这一步带来的原始抽样变异性。
如果你的分析需要同时纳入抽样误差和插补误差，得到更准确的统计量分布（比如计算含缺失值数据的指标置信区间），确实需要额外使用boot包的boot函数实现外层重抽样，完整操作逻辑如下：

• 对原始全数据集做有放回重抽样，得到1份bootstrap样本
• 将该样本传入aregImpute完成指定次数的多重插补
• 对每个插补后的数据集拟合你的目标分析模型，按照多重插补的规则合并模型结果
• 重复上述步骤足够多次（通常建议≥1000次），汇总所有bootstrap重复的结果，即可得到包含原始抽样变异性的统计量分布

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rick H