审稿人：请画出多重填补后的图，谢谢！

如果被人质疑数据分析的透明性问题， 比如审稿人让你画出多重填补后的图，那该怎么做？

小编今天献上一策！

首先安装并且载入相关R包：

install.packages("ggmice") 

library(mice)
library(ggplot2)
library(ggmice)
R包get！

将使用R包{mice}中的数据集，名为boys，查看下概况：

mydata <- boys
summary(mydata)

从上面的结果可知，大部分变量存在缺失值。

下一步，对上述数据集进行多重填补，使用默认的Predictive mean matching（pmm）法，代码如下：

imputed <- mice(mydata, m = 5, method = "pmm")

填补完毕，数据将会保存在对象imputed中，将会用于填补后的作图。 

首先使用原始数据mydata介绍ggmice()函数，比如制作一个散点图，将会把缺失值用红色标出，非常实用：

ggmice(mydata, aes(x = age, y = hgt)) +
  geom_point()

hgt包含几个缺失值，默认会在另外一个坐标轴（即x轴）上标记出，颜色为红色。

再举一个例子，假如x轴上的为分类变量： 

ggmice(mydata, aes(x = reg, y = hgt)) +
  geom_point()

这个函数的优势是可以与ggplot2的代码相结合，比如可以进一步进行分组作图，代码如下：

ggmice(mydata, aes(x = wgt, y = hgt)) +
  geom_point() +
  facet_wrap(~ reg == "east", labeller = label_both)

下面将介绍多重填补后的作图。

请注意，数据集部分需要输入为imputed，代码如下：

ggmice(imputed, aes(x = age, y = hgt)) +
  geom_point()

默认情况下，蓝色为观察值，红色为填补的值。

也可以将x轴换成一个分类变量，即reg，代码如下：

ggmice(imputed, aes(x = reg, y = hgt)) +
  geom_point()

同样，可以进行分组作图，查看填补情况：

ggmice(imputed, aes(x = wgt, y = hgt)) +
  geom_point() +
  facet_wrap(~ reg == "east", labeller = label_both)

最后，还可以将某一个变量（这里以hgt为例）在不同填补过程中的值画出，默认也是蓝色为原始观察值，红色为填补后的值，代码如下：

ggmice(imputed, aes(x = .imp, y = hgt)) +
  geom_jitter(height = 0, width = 0.3) +
  labs(x = "Imputation number")

也可以结合ggplot2的延伸能力，添加箱形图，代码如下：

ggmice(imputed, aes(x = .imp, y = hgt)) +
  geom_jitter(height = 0, width = 0.3) +
  geom_boxplot(width = 0.6, size = 1.1, alpha = 0.6, outlier.shape = NA) +
  labs(x = "Imputation number")

好啦，今天的内容就到这里。如果有帮助，记得分享给需要的人！

参考文献

https://cran.r-project.org/package=ggmice


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2024-06-16 12:09
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